介绍风电场风速预测在电网调度、风机运行安全高效和风能发展中的重要性，以及目前风速预测中存在的问题和挑战
明确本文的研究目标是通过设计基于自适应二次分解（ASD）方法和时间卷积网络（TCN）的新型混合模型ASD-TCN，提高风速预测精度
概述本文所采用的研究方法包括自适应二次分解（ASD）和时间卷积网络（TCN），并介绍模型的基本原理
介绍本文的章节安排和内容概要，包括ASD-TCN模型的设计、验证及应用
综述传统的风速预测方法，如基于统计模型和机器学习方法的传统风速预测技术
总结目前流行的基于分解的混合模型，包括VMD-ISSA-GRU、VMD-ORELM-EC等模型的特点和局限性
介绍时间卷积网络（TCN）在风速预测中的应用，包括其优势和不足
解释自适应二次分解（ASD）方法的基本原理和步骤，包括如何自适应地选择进一步分解的子信号
分析ASD方法相对于传统分解方法的优势，如提高信号处理效率和减少计算复杂度
讨论ASD方法在风速预测中的具体应用案例和效果
介绍时间卷积网络（TCN）的基本原理，包括因果卷积、残差连接和扩张率等概念
分析TCN模型相对于传统RNN和LSTM模型的优势，如更好的时序依赖建模能力
讨论TCN模型在风速预测中的具体应用案例和效果
描述ASD-TCN模型的整体架构，包括信号分解、子信号预测和最终融合的步骤
详细说明ASD-TCN模型中子信号选择的策略和方法，确保信号分解的有效性
介绍用于子信号预测的时间卷积网络（TCN）模型的具体实现细节
描述ASD-TCN模型中子信号预测结果的融合机制，以生成最终的风速预测值
概述实验所用的数据集和实验环境配置，包括数据源、数据预处理和实验平台
详细说明实验设计的具体步骤和参数设置，包括训练集、验证集和测试集的划分
分析ASD-TCN模型在不同数据集上的实验结果，评估模型的预测精度和稳定性
将ASD-TCN模型与现有模型进行对比，评估其在风速预测任务中的性能表现
总结论文的主要研究结论，包括ASD-TCN模型在风速预测中的有效性及其优势
基于研究结论，提出完善风电场风速预测系统的政策建议，包括推广ASD-TCN模型的应用