matlab怎么實現風電功率

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部分代碼

%% ARMA 預測clc,clear,close allload data%導入數據T=30;buchang=size(unnamed,1)-T;%預測步長y = unnamed(1:T);[m,n]=size(y);%% %% 3.確定ARMA模型階數% ACF和PACF法，確定階數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即殘差% 模型驗證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)% 預測[yF,yMSE] = forecast(EstMdl,buchang,'Y0',y);UB = yF + 1.96*sqrt(yMSE); %95置信區間下限LB = yF - 1.96*sqrt(yMSE); %95置信區間下限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('實際幅值','預測幅值');xlabel('時間序列')ylabel('幅值')title('arma預測圖')bp_mse = mean((yF-unnamed).^2);%msedisp(['ARMA預測的mse=',num2str(bp_mse)])bp_mae = mean(abs(yF-unnamed));%maedisp(['ARMA預測的mae=',num2str(bp_mae)])bp_rmse = sqrt(mean((yF-unnamed).^2));%均方差disp(['ARMA預測的rmse=',num2str(bp_rmse)])

仿真結果

編輯

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