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为提高含风电场电网经济调度能力并降低电力系统规划决策的保守性，提出了基于原子稀疏分解一核密度（atom sparse decomposition—kernel density estimation，ASD—KDE）算法的超短期风电出力区间预测模型。该模型应用ASD计算出较为精确的点预测值，并采用粒子群优化正交匹配追踪算法提高原子分解过程的预测实时性。同时针对风电序列不同区域所具有的线性及非平稳特性，构建了衰减线性原子库及Gabor原子库，以期达到自适应分解的效果。再通过对原子分量和残余分量分别进行自预测和