《表2 风电数据集特征：基于小波深度置信网络的风电爬坡预测方法》

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《基于小波深度置信网络的风电爬坡预测方法》

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本文所采用的数据是某风电场一年的实际生产数据，在数据处理阶段，删除数据中的坏点，按照4个季度对数据进行划分。将划分好的数据按照2.2节方法选取特征参数，而后将原始数据进行小波分解作为预测模型的输入，具体细节如表2所示。