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针对风速的强时序性和强随机性,提出了一种新型的基于马尔科夫理论的改进风速预测算法,该算法利用小波分解与重构获取各层平稳风速信号,并分别对各层平稳信号进行时间序列建模预测。由于以上算法在风速剧烈变化时存在预测失真,依据风速的马尔科夫转移特性,利用时变马尔科夫一步转移概率矩阵修正各层加权叠加后的风速预测值。以风电系统为例进行了研究,仿真结果表明：该方法具有较高的预测精度。