基本介绍

引言：介绍风电功率预测的背景和意义，以及目前常用的预测方法的局限性。
相关理论介绍：
ARIMA模型：解释ARIMA模型的基本原理和应用范围，包括自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）三个部分的含义。
SVM模型：介绍SVM模型的基本思想和数学原理，包括核函数、支持向量和超平面的概念。
数据预处理：
数据收集：收集风电功率的历史数据，包括风速、风向、温度等相关变量。
数据清洗：处理缺失值、异常值和噪声等问题。
特征提取：提取与风电功率相关的特征，如时间特征、季节特征等。
ARIMA模型的建立和训练：
模型识别：通过观察自相关图（ACF）、偏自相关图（PACF）等方法，确定ARIMA模型的阶数。
参数估计：使用最大似然估计或其他方法，估计ARIMA模型的参数。
模型检验：使用残差分析等方法，检验ARIMA模型的拟合效果。
SVM模型的建立和训练：
特征选择：根据相关性分析或其他特征选择方法，选择对风电功率预测有较大影响的特征。
数据划分：将数据集划分为训练集和测试集。
参数调优：通过交叉验证等方法，选择SVM模型的超参数，如核函数类型、正则化参数等。
模型训练：使用训练集训练SVM模型。
ARIMA-SVM模型的构建：
将ARIMA模型得到的残差作为新的特征，与原始特征一起作为SVM模型的输入。
将训练好的ARIMA模型和SVM模型结合，构建ARIMA-SVM模型。
模型评估和比较：
使用测试集进行模型预测，并计算预测误差指标，如均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。
将ARIMA-SVM模型的预测结果与ARIMA模型和SVM模型的结果进行比较分析，评估ARIMA-SVM模型的预测性能。
结果分析和讨论：
对比不同模型的预测结果，分析ARIMA-SVM模型的优势和局限性。
探讨模型中的特征选择、参数调优等关键问题对预测性能的影响。
提出进一步改进和优化ARIMA-SVM模型的建议。

程序设计

% 步骤1：加载风电功率数据
load(‘wind_power_data.mat’); % 假设数据存储在变量power_data中% 步骤2：划分训练集和测试集
trainRatio = 0.7; % 训练集比例
trainSize = floor(trainRatio * length(power_data));
trainData = power_data(1:trainSize);
testData = power_data(trainSize+1:end);% 步骤3：使用ARIMA模型进行时间序列预测
arimaModel = arima(2, 1, 2); % ARIMA阶数根据实际数据调整
arimaFit = estimate(arimaModel, trainData);
arimaForecast = forecast(arimaFit, numel(testData));% 步骤4：使用支持向量机（SVM）进行回归预测
svmModel = fitrsvm(trainData, arimaForecast, ‘KernelFunction’, ‘linear’); % 根据实际数据调整SVM参数
svmForecast = predict(svmModel, testData);% 步骤5：绘制预测结果曲线
figure;
plot(power_data, ‘b’, ‘LineWidth’, 2);
hold on;
plot(trainSize+1:length(power_data), svmForecast, ‘r–’, ‘LineWidth’, 2);
xlabel(‘时间’);
ylabel(‘风电功率’);
legend(‘实际值’, ‘预测值’);
grid on;