matlab怎么实现风电功率

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部分代码

%% ARMA 预测clc,clear,close allload data%导入数据T=30;buchang=size(unnamed,1)-T;%预测步长y = unnamed(1:T);[m,n]=size(y);%% %% 3.确定ARMA模型阶数% ACF和PACF法，确定阶数figuresubplot(211),autocorr( y );subplot(212),parcorr( y );figuredy = diff( y );subplot(211),autocorr( dy );subplot(212),parcorr( dy );
%% ARIMA 模型Mdl = arima(5,1,0);EstMdl = estimate(Mdl,y);res = infer(EstMdl,y); %res即残差% 模型验证figuresubplot(2,2,1)plot(res./sqrt(EstMdl.Variance))title('Standardized Residuals')subplot(2,2,2),qqplot(res)subplot(2,2,3),autocorr(res)subplot(2,2,4),parcorr(res)% 预测[yF,yMSE] = forecast(EstMdl,buchang,'Y0',y);UB = yF + 1.96*sqrt(yMSE); %95置信区间下限LB = yF - 1.96*sqrt(yMSE); %95置信区间下限yF=[unnamed(1:T);yF];figure(4)h5 = plot(unnamed,'b');hold onh6 = plot(yF,'r','LineWidth',2);h7 = plot(m+1:m+buchang,UB,'k--','LineWidth',1.5);plot(m+1:m+buchang,LB,'k--','LineWidth',1.5);
legend('实际幅值','预测幅值');xlabel('时间序列')ylabel('幅值')title('arma预测图')bp_mse = mean((yF-unnamed).^2);%msedisp(['ARMA预测的mse=',num2str(bp_mse)])bp_mae = mean(abs(yF-unnamed));%maedisp(['ARMA预测的mae=',num2str(bp_mae)])bp_rmse = sqrt(mean((yF-unnamed).^2));%均方差disp(['ARMA预测的rmse=',num2str(bp_rmse)])

仿真结果

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