ARIMA 时间序列法预测

资 源 简 介

ARIMA 时间序列法预测

详 情 说 明

ARIMA（自回归综合移动平均模型）是一种经典的时间序列预测方法，特别适用于具有趋势和季节性特征的数据。在风电领域，ARIMA常被用于风速或风电功率的短期预测，这对电网调度和风电场运营具有重要意义。

ARIMA模型由三个关键部分组成： 自回归（AR）部分：考虑历史数据点对当前值的影响 差分（I）部分：通过差分使非平稳序列变得平稳 移动平均（MA）部分：考虑历史误差对当前预测的影响

在风电预测应用中，建模过程通常包括： 数据准备阶段：收集历史风速或功率数据，处理缺失值和异常值 平稳性检验：通过ADF检验等方法判断序列是否需要差分 参数选择：根据ACF和PACF图确定AR和MA的阶数 模型训练：用历史数据拟合ARIMA模型参数 预测验证：使用滚动预测等方法评估模型精度

实际应用中，ARIMA对短期预测（如小时级）效果较好，但对长期预测可能需要结合其他方法。风电数据通常具有明显的季节性和波动性，因此季节性ARIMA（SARIMA）或ARIMA与其他模型的组合可能会取得更好的效果。