MATLAB实现基于ARMA模型的风电场功率预测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB构建ARMA时间序列模型，通过对风电场历史功率数据进行统计分析，实现短期风功率精准预测。系统支持模型阶数优化与参数估计，适用于风电功率预测场景。

详 情 说 明

基于ARMA模型的风电场功率预测系统设计与特例分析

项目介绍

本项目旨在利用ARMA（自回归移动平均）时间序列模型，对风电场历史功率数据进行建模与预测。通过分析风速、功率等时间序列数据的统计特性，建立ARMA模型参数，实现对未来短期风功率的精准预测。系统支持模型阶数自动选择、残差诊断、预测结果可视化，并提供典型场景的特例分析（如极端天气下的预测偏差分析）。

功能特性

• 数据预处理：支持时间序列平稳性检验与数据预处理
• 智能定阶：基于AIC/BIC准则的ARMA模型自动定阶
• 精准预测：未来短期风功率预测及置信区间计算
• 效果评估：提供RMSE、MAE、MAPE等多种评估指标
• 特例分析：异常工况下的模型适应性分析
• 可视化展示：交互式预测曲线图，含历史数据拟合与未来预测对比

使用方法

1. 准备数据：准备风电场历史功率时间序列数据（CSV/TXT格式），包含时间戳和功率值
2. 配置参数：设置模型参数（初始p/q阶数范围、置信水平、预测步长等）
3. 运行预测：执行主程序开始建模与预测
4. 查看结果：获取预测结果、评估指标和可视化图表
5. 特例分析：结合气象参数进行异常工况分析

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存：8GB以上
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了完整的风功率预测流程，包括数据读取与预处理、时间序列平稳性检验、ARMA模型参数估计与定阶、风功率预测计算、预测结果评估与可视化展示，以及特例分析功能。该文件整合了所有核心算法模块，为用户提供一站式的预测分析解决方案。