ARMA 模型在风力发电数据预测中的应用与误差评估
Journal: Engineering and Management Science DOI: 10.12238/ems.v6i6.8061
Abstract
风力发电作为可再生能源的重要组成部分，在实现可持续发展和减少碳排放方面具有重要意义。然而，风力发电的随机性和波动性给电力系统的规划和运行带来了挑战。本文运用ARMA（AutoRegressive Moving Average）模型对中国的风力发电数据进行建模与预测。通过对时间序列的静态性检验和模型阶数的确定，选择了合适的ARMA模型，并利用Matlab进行参数估计。研究结果表明，ARMA模型在风力发电数据预测中具有较高的精度和可靠性，预测误差总体较小。本文还分析了模型的误差和未来的研究方向，为新能源的规划和管理提供了科学依据。
Keywords
风力发电，ARMA模型，时间序列分析，预测，误差评估
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