MATLAB Weibull分布与自回归风速序列动态仿真建模系统

资 源 简 介

基于MATLAB实现风速统计特性分析与动态仿真，集成Weibull分布拟合与自回归时序建模，精准模拟风电机组运行环境的风速变化规律，适用于风电系统性能评估与预测研究。

详 情 说 明

风电机组动态仿真风速建模系统

项目介绍

本项目基于Weibull分布与自回归（AR）时间序列模型，开发了一套用于风电机组动态仿真的风速建模系统。系统能够对历史风速数据进行统计特性分析，建立准确的概率分布模型，并生成具有时间相关性的模拟风速序列，为风电机组的性能评估、荷载分析和控制策略验证提供可靠的风速输入数据。

功能特性

• 风速统计特性分析：计算风速序列的均值、方差、极值等统计指标
• Weibull分布拟合：采用极大似然估计法拟合风速概率分布，提供拟合优度检验
• AR时间序列建模：构建自回归模型，模拟具有时序相关性的风速数据
• 多尺度数据生成：支持秒级、分钟级不同时间尺度的风速序列生成
• 可视化分析：提供概率分布图、时序对比图、频谱分析图等多种可视化工具
• 蒙特卡洛仿真：支持多次随机模拟，评估风速模拟的统计可靠性

使用方法

1. 数据准备：准备历史风速数据文件（包含时间戳和风速值）
2. 参数配置：设置风电场地理参数、Weibull初始参数、AR模型阶数等
3. 模型训练：运行主程序进行分布拟合和AR模型参数估计
4. 风速模拟：生成指定时长和采样频率的模拟风速序列
5. 结果分析：查看拟合报告、模型诊断信息和各种分析图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• Signal Processing Toolbox
• 至少4GB内存（对于大规模数据仿真建议8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能流程，包括数据读取与预处理、风速统计特性计算、Weibull分布参数估计与拟合优度检验、自回归模型定阶与参数估计、风速时间序列的模拟生成、结果可视化展示以及模拟数据的输出保存。该文件通过模块化设计整合了所有关键技术模块，为用户提供完整的风速建模解决方案。