基于时空相关性的风电功率预测模型matlab建模与仿真

1.课题概述

基于时空相关性的风电功率预测模型matlab建模与仿真。

2.系统仿真结果

3.核心程序与模型

版本：Matlab2024b

...................................................................
figure
subplot(221);
for i=1:24
    plot(X_samp(i,:),dat_samp(i,:),'.')
    hold on
end
plot(Pw1(:,1),'-dm','LineWidth',2,'MarkerSize',4,'MarkerFaceColor','m')
xlabel('时间(t/h)')
ylabel('功率(MW)')
title('风电场的采样功率及一天内的功率变化过程day1');
 
 
[X_samp,dat_samp]=func_power_changes(Pw1(:,2),data);
 
 
subplot(222);
for i=1:24
    plot(X_samp(i,:),dat_samp(i,:),'.')
    hold on
end
plot(Pw1(:,2),'-dm','LineWidth',2,'MarkerSize',4,'MarkerFaceColor','m')
xlabel('时间(t/h)')
ylabel('功率(MW)')
title('风电场的采样功率及一天内的功率变化过程day2');
 
[X_samp,dat_samp]=func_power_changes(Pw1(:,3),data);
subplot(223);
for i=1:24
    plot(X_samp(i,:),dat_samp(i,:),'.')
    hold on
end
plot(Pw1(:,3),'-dm','LineWidth',2,'MarkerSize',4,'MarkerFaceColor','m')
xlabel('时间(t/h)')
ylabel('功率(MW)')
title('风电场的采样功率及一天内的功率变化过程day3');
 
 
[X_samp,dat_samp]=func_power_changes(Pw1(:,4),data);
subplot(224);
for i=1:24
    plot(X_samp(i,:),dat_samp(i,:),'.')
    hold on
end
plot(Pw1(:,4),'-dm','LineWidth',2,'MarkerSize',4,'MarkerFaceColor','m')
xlabel('时间(t/h)')
ylabel('功率(MW)')
title('风电场的采样功率及一天内的功率变化过程day4');
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4.系统原理简介

风电功率时间序列呈现出明显的时间依赖性，即当前时刻的功率值受过去若干时刻功率值的影响。自相关函数（ACF）可定量描述这种相关性。