ARMA时间序列模型预测风电场风功率大小

资 源 简 介

ARMA时间序列模型预测风电场风功率大小

详 情 说 明

ARMA（自回归移动平均）模型是时间序列分析中常用的预测方法，特别适合处理具有平稳特性的数据。在风电场功率预测场景中，ARMA模型能有效捕捉风速和功率输出的时序相关性。

核心建模思路分为三个阶段：首先进行数据平稳性检验，通过差分消除趋势项；其次根据自相关图确定AR和MA的阶数；最后用极大似然估计法求解模型参数。MATLAB实现时需重点关注预处理环节，包括异常值剔除和归一化处理。

模型优化的关键点在于阶数选择，通常采用AIC准则进行评价。实际应用中还需考虑风电数据的季节性特征，这时可引入季节性差分或改用SARIMA模型。预测结果需结合误差分析指标（如RMSE、MAE）评估精度，并根据实测数据动态更新模型参数。