风速威布尔分布和ARMA预测模型matlab程序

%% 2.计及风速和元件故障的风电场出力% 2.1得到N台机组M状态的风电场出力模型% 风速单位m/s ,切出功率单位MW，相关出力数据来自威布尔分布预测的风速，相关计算查看百度文库“风速威布尔分布和ARMA模型预测matlab程序”clcclearload result_weibullGenerator.Wind=struct('vin',3,'vout',25,'vr',15,'Pr',1.5,'FOR',0.028,'lamda',5,'mu',175.2);N=10;M=6;% 风电功率转换函数[~,k1,k2]=Power([],Generator);StateWeibull=zeros(M,2);for i=1:MStateWeibull(i,1)=(i-1)/(M-1)*Generator.Wind.Pr;if StateWeibull(i,1)==0% StateWeibull(i,2)=1-exp(-(Vin/c)^k)+exp(-(Vout/c)^k))+StateWeibull(i,2)=wblcdf((((2*i-1)/(2*M-2))*Generator.Wind.Pr-k2)/k1,c,k)+exp(-(Generator.Wind.vout/c)^k) ;endif StateWeibull(i,1)>0&&StateWeibull(i,1)<Generator.Wind.PrStateWeibull(i,2)=wblcdf((((2*i-1)/(2*M-2))*Generator.Wind.Pr-k2)/k1,c,k)-wblcdf((((2*i-3)/(2*M-2))*Generator.Wind.Pr-k2)/k1,c,k);endif StateWeibull(i,1)==Generator.Wind.PrStateWeibull(i,2)=wblcdf((Generator.Wind.Pr-k2)/k1,c,k)-wblcdf((((2*i-3)/(2*M-2))*Generator.Wind.Pr-k2)/k1,c,k);endend% StateWeibull表示单台机组的6状态出力，StateWeibull6表示N台风机构成的风电场的6状态出力StateWeibull6=[StateWeibull(:,1)*N StateWeibull(:,2)];figure(2)bar(StateWeibull6(:,1),StateWeibull6(:,2))grid ontitle('只计及风速Weibull分布的风电场6状态出力模型')% 2.2计算N台风电机组运行状态% StateRun=binornd(N,Generator.Wind.FOR,N,1);StateFOR=[(0:N)' zeros(N+1,1)];for i=1:length(StateFOR)StateFOR(i,2)=binopdf(i-1,N,1-Generator.Wind.FOR);end% 2.3计算考虑FOR的风电场M状态出力模型（Weibull）StateFORWeibull6=zeros(M,2);for i=1:MStateFORWeibull6(i,1)=(i-1)/(M-1)*Generator.Wind.Pr*N;endstate=StateFOR(:,1)*StateWeibull(:,1)';prob=StateFOR(:,2)*StateWeibull(:,2)';[n,m]=size(state);for i=1:nfor j=1:mfor k=1:M+1if abs(state(i,j)-StateFORWeibull6(k,1))<=1/(2*M-2)*Generator.Wind.Pr*N StateFORWeibull6(k,2)=StateFORWeibull6(k,2)+prob(i,j);breakelsecontinueendendendendfigure(3)bar(StateFORWeibull6(:,1),StateFORWeibull6(:,2));grid ontitle('计及元件随机故障的风电场6状态出力模型（Weibull分布）');save('result_WindFarmOutput.mat')。

MATLAB 绘制威布尔分布曲线威布尔分布概率密度函数：1(/)(,,)()a a x m ax f x m a e m m--=威布尔分布概率分布函数：()()1a mx F x e -=-其中m>0,是尺度参数也叫比例参数，a>0是形状参数。

X 是随机变量，是未知参数，表示时间延滞。

图1：设定尺度参数m 值为1，取五个形状参数a ，自变量x 代码如下：m=[1 1 1 1 1,2];a=[0.5 1 1.5 2.5 5,5];x=linspace(0,5);linecolor=['r','b','g','k','y'];for n=1:5y1=m(n)*a(n)*((m(n)*x).^(a(n)-1)).*(exp(-(m(n)*x).^a(n))); y=1-exp(-(m(n)*x).^a(n)); subplot(1,2,2)title('title('图图1：概率分布函数：概率分布函数'); ');plot(x,y);hold on;subplot(1,2,1)type=linecolor(n);title('title('图图1：概率密度函数：概率密度函数'); ');plot(x,y1,type);hold on;legend('m=1,a=0.5','m=1,a=1','m=1,a=1.5','m=1,a=2.5','m=1,a=5'); end图2：设定形状参数a 值为2，取五个尺度参数m ，自变量x 代码如下：m=[0.5 0.75 1 1.5 1.75,2];a=[2 2 2 2 2.5];x=linspace(0,5);linecolor=['r','y','b','g','k'];for n=1:5y1=m(n)*a(n)*((m(n)*x).^(a(n)-1)).*(exp(-(m(n)*x).^a(n)));y=1-exp(-(m(n)*x).^a(n));subplot(1,2,2)title(' title('图图2：概率分布函数：概率分布函数'); '); plot(x,y);hold on;subplot(1,2,1)type=linecolor(n);title(' title('图图2：概率密度函数：概率密度函数'); ');plot(x,y1,type);hold on;legend('m=0.5,a=2','m=0.75,a=2','m=1,a=2','m=1.5,a=2','m=1.75,a=2'); end图3：设定尺度参数m 值为1，自变量为x ，a 的三维概率分布图的三维概率分布图 代码如下：代码如下：m=1;[x,a]=meshgrid(0:0.05:4,0:0.05:5);fx=m.*a.*(m.*x).^(a-1).*(exp(-(m.*x).^a));Fx=1-exp(-(m.*x).^a);subplot(1,2,1)mesh(x,a,fx);title('title('图图3：m=1,a,x 三维概率密度分布三维概率密度分布'); ');subplot(1,2,2)mesh(x,a,Fx);title('title('图图3：m=1,a,x 三维概率分布图三维概率分布图'); ');图4：设定形状参数a 值为2，自变量为x ，m 的三维概率分布图的三维概率分布图 代码如下：代码如下：a=2; [x,m]=meshgrid(0:0.05:5,0:0.05:2); fx=m.*a.*(m.*x).^(a-1).*(exp(-(m.*x).^a)); Fx=1-exp(-(m.*x).^a); subplot(1,2,1) mesh(x,m,fx); tle('图4：a=2,m,三维概率密度分布'); subplot(1,2,2) mesh(x,m,Fx); tle('图4：a=2,m,x 三维概率分布图'); 。

量化投资_MATLAB在时间序列建模预测及程序代码 1 ARMA时间序列机器特性 下⾯介绍⼀种重要的平稳时间序列——ARMA时间序列。

ARMA时间序列分为三种： AR模型，auto regressiv model MA模型，moving average model ARMA模型，auto regressive moving average model 可证ARMA时间序列具有遍历性，因此可以通过它的⼀个样本估计⾃协⽅差函数及⾃相关函数。

2 ARMA、AR、MA模型的基础知识(略)3 例：随机模拟下列序列，样本容量10000，其中样本符合均值为零，⽅差为1的标准正太分布。

计算⾃相关值 MATLAB代码如下：%% DEMO1% 利⽤模型数据研究随机模拟下序列。

计算⾃相关函数clc;clear;rng('default'); % 初始化随机种⼦，保持随机种⼦⼀致elps = randn(1,10000); % 产⽣10000个服从正态分布的随机数x(1) = 0; % 赋初始值for j = 2:10000x(j) = 0.8 * x(j-1) + elps(j) - 0.4 * elps(j-1); % 产⽣样本点endy = (x - mean(x)); % 把数据中⼼化处理gama0 = var(x); % 求样本⽅差for j = 1:10gama(j) = y(j+1:end)*y(1:end-j)'/10000; %求⾃协⽅差函数endrho = gama/gama0; %求⾃相关函数rho2 = autocorr(x); % 直接利⽤MATLAB⼯具箱求⾃相关函数。

disp([rho(1),rho(2),rho(4),rho(4)]);disp([rho2(2),rho2(3),rho2(4),rho2(5)])% 其⾃相关函数的计算结果基本⼀致% 0.5430 0.4296 0.2551 0.2551% 0.5430 0.4297 0.3396 0.25524 例：利⽤MATLAB计算⾃相关值%% DEMO2% 利⽤模型数据研究随机模拟下序列。

matlab威布尔分布函数代码
以下是一个简单的 MATLAB 代码示例，用于绘制威布尔分布函数的图形：
matlab.
% 定义参数。

lambda = 2; % 缩放参数。

k = 3; % 形状参数。

% 生成一组随机变量。

x = 0:0.1:5; % 定义取样范围。

y = wblpdf(x,lambda,k); % 计算概率密度函数值。

% 绘制图形。

plot(x,y);
title('威布尔分布函数');
xlabel('变量值');
ylabel('概率密度');
在这个示例中，我们首先定义了威布尔分布函数的参数 lambda 和 k。

然后我们生成了一组随机变量 x，并计算了对应的概率密度函数值 y。

最后，利用 plot 函数绘制了威布尔分布函数的图形，并添加了标题和坐标标签。

当然，这只是一个简单的示例。

在实际应用中，你可能需要根据具体的数据和需求来调整参数和绘制方式。

希望这个示例能够帮助到你。

clcclear%% 1.计算风速weibull分布% 数据处理load data;mu=mean(speed);%原始数据的统计参数sigma=sqrt(var(speed));% 计算威布尔分布参数parmhat=wblfit(speed);k=parmhat(2);c=parmhat(1);% k=(sigma/mu)^-1.086;% c=mu/gamma(1+1/k);% 威布尔分布拟合[y,x]=hist(speed,ceil(max(speed)/0.5));%x是区间中心数,组距-1.5prob1=y/8760/0.5;%计算原始数据概率密度，频数除以数据种数，除以组距prob2=(k/c)*(x/c).^(k-1).*exp(-(x/c).^k);%威布尔分布figure(1)title('Weibull分布拟合图');bar(x,prob1,1)hold onplot(x,prob2,'r')legend('历史数据','Weibull拟合结果')% legend('Weibull拟合结果')hold offsave('result_weibull.mat')%% 2.ARMA模型预测风速clcclearload datay=speed(1:300);Data=y; %共300个数据SourceData=Data(1:250,1); %前250个训练集step=50; %后50个测试TempData=SourceData;TempData=detrend(TempData);%去趋势线TrendData=SourceData-TempData;%趋势函数%--------差分，平稳化时间序列---------H=adftest(TempData);difftime=0;SaveDiffData=[];while ~HSaveDiffData=[SaveDiffData,TempData(1,1)];TempData=diff(TempData);%差分，平稳化时间序列difftime=difftime+1;%差分次数H=adftest(TempData);%adf检验，判断时间序列是否平稳化end%---------模型定阶或识别--------------u = iddata(TempData);test = [];for p = 1:5 %自回归对应PACF,给定滞后长度上限p和q，一般取为T/10、ln(T)或T^(1/2),这里取T/10=12for q = 1:5 %移动平均对应ACFm = armax(u,[p q]);AIC = aic(m); %armax(p,q),计算AICtest = [test;p q AIC];endendfor k = 1:size(test,1)if test(k,3) == min(test(:,3)) %选择AIC值最小的模型p_test = test(k,1);q_test = test(k,2);break;endend%------1阶预测-----------------TempData=[TempData;zeros(step,1)];n=iddata(TempData);%m = armax(u(1:ls),[p_test q_test]); %armax(p,q),[p_test q_test]对应AIC值最小，自动回归滑动平均模型m = armax(u,[p_test q_test]);% -------------------------------------------P1=predict(m,n,1);PreR=P1.OutputData;PreR=PreR';Noise.std=sqrt(m.NoiseVariance);e=normrnd(0,Noise.std,1,300);for i=251:300PreR(i)=-m.A(2:p_test+1)*PreR(i-1:-1:i-p_test)'+m.C(1:q_test+1)*e(i:-1:i-q_test)';end% -------------------------------------------%----------还原差分-----------------if size(SaveDiffData,2)~=0for index=size(SaveDiffData,2):-1:1PreR=cumsum([SaveDiffData(index),PreR]);endend%-------------------预测趋势并返回结果----------------mp1=polyfit([1:size(TrendData',2)],TrendData',1);xt=[];for j=1:stepxt=[xt,size(TrendData',2)+j];endTrendResult=polyval(mp1,xt);PreData=TrendResult+PreR(size(SourceData',2)+1:size(PreR,2)); tempx=[TrendData',TrendResult]+PreR; % tempx为预测结果plot(tempx,'r-.');hold onplot(Data,'b');legend('ARMA拟合时序曲线','实际时序风速');save('resultarma.mat');。

使用Matlab进行时间序列预测的常用方法时间序列预测是一种通过对过去观测数据的分析来预测未来数值趋势的技术。

在很多实际应用中，如经济学、金融学、气象学等领域，时间序列预测都具有重要的意义。

Matlab作为一款广泛使用的数值计算软件，提供了丰富的工具和函数，可以帮助我们进行各种时间序列预测分析。

本文将介绍一些常用的时间序列预测方法，并使用Matlab进行实例演示。

1. 移动平均法移动平均法是最简单的时间序列预测方法之一。

它通过计算过去一段时间内观测数据的平均值来预测未来的数值。

在Matlab中，可以使用“movmean”函数来计算移动平均值。

例如，我们有一个包含了某个商品每周销售量的时间序列数据，我们可以使用移动平均法来预测下一周的销售量。

首先，我们需要选择一个合适的移动窗口大小。

在Matlab中，可以使用“movmean”函数来计算移动窗口内的平均值。

```matlabsales = [100, 120, 140, 130, 150, 160, 180, 170, 190, 200];windowSize = 3;ma = movmean(sales, windowSize);nextWeekSales = ma(end);```在上述示例中，我们将窗口大小设置为3，通过“movmean”函数计算出每个窗口内的平均值，并取最后一个值作为下一周的销售量预测。

2. 指数平滑法指数平滑法是另一种常用的时间序列预测方法。

它通过对观测数据进行加权平均来预测未来的数值。

指数平滑法将更多的权重放在最近的观测值上，以便更好地捕捉数值变动的趋势。

在Matlab中，可以使用“smoothdata”函数来进行指数平滑处理。

例如，我们继续使用上述的销售量数据进行预测，我们可以使用指数平滑法来预测下一周的销售量。

在Matlab中，可以使用“smoothdata”函数，并指定“smoothing factor”来控制权重。

matlab威布尔分布拟合
在MATLAB中，可以使用"wblfit"函数对数据进行威布尔分布的拟合。

威布尔分布常用于描述可靠性分析、寿命分析等方面的数据。

该函数的使用方法如下：
假设有一组数据存储在数组"data"中，我们要求其威布尔分布的参数。

可以使用以下代码：
```
% 数据
data = [1.2, 3.5, 2.1, 4.7, 5.6];
% 拟合
params = wblfit(data);
```
拟合完成后，可以获得两个参数：威布尔分布的形状参数"shape"和尺度参数"scale"。

参数的具体含义是：数据从0到正无穷的概率分布函数F(x)可以表示为F(x) = 1 - exp(-(x/s)^b)，其中s 为尺度参数，b为形状参数。

如果想要生成符合拟合分布的随机数，可以使用"wblrnd"函数：```
% 生成100个符合拟合分布的随机数
random_nums = wblrnd(params(1), params(2), 100, 1);
```
以上代码将生成100个符合威布尔分布的随机数，并存储在"random_nums"数组中。

以上是使用MATLAB进行威布尔分布拟合的基本方法，通过调整数据和参数的输入，可以得到适合实际问题的拟合结果。

基于MATLAB的风力发电系统风速模型的研究陆琴【期刊名称】《工业控制计算机》【年(卷),期】2016(029)007【摘要】风能的随机性和间歇性，会导致风电过程的不稳定。

分别介绍了基于四分量组合模型、威布尔分布模型、ARMA模型生成风速时间序列的方法。

为研究这三种不同的方法，使用MATLAB工具对给定参数下的数学模型进行建模仿真，通过与实测风速数据对比，验证所建模型的有效性。

对这三种时间序列进行功率谱分析，阐述各种方法的优缺点及适用情况，为实验室进行风力发电系统的模拟研究提供理论依据和重要支撑。

%This paper describes three methods for generating wind speed time series combination of four-component model,Weibul distribution model,ARMA model.In order to study these three different methods,MATLAB is used to given to model and simulate the given parameters of the mathematical models.Validate the models by comparing the simulation re-sults with the measured wind speed data.It analysises these wind speed time series use power spectral density technology.【总页数】3页(P13-15)【作者】陆琴【作者单位】浙江理工大学信息学院，浙江杭州 310018【正文语种】中文【相关文献】1.基于MATLAB 的双馈型风力发电机组仿真系统研究∗ [J], 王旭2.基于Matlab的双馈风力发电机的模型研究与仿真 [J], 胡绍猫;陈秉均3.基于MATLAB/SIMULINK双馈风力发电机仿真模型的研究 [J], 孙岩;于海龙4.基于MATLAB的风力发电系统单相整流/逆变电路仿真研究 [J], 李伟栋5.基于MATLAB/SIMULINK的并网型双馈风力发电机仿真模型的研究 [J], 余健明;王猛;李阳阳因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

Matlab时间序列预测与建模方法时间序列分析是一种用于研究随时间变化的数据模式和行为的统计学方法。

它在许多领域中得到广泛应用，如金融、气象、股票市场、经济学等。

Matlab是一种功能强大的数值计算软件，提供了多种时间序列预测和建模方法。

本文将介绍几种常用的Matlab时间序列分析方法，并通过案例说明它们的应用。

一、自回归移动平均(ARMA)模型自回归移动平均模型是一种基于时间序列数据的线性统计模型。

它结合了自回归(AR)模型和移动平均(MA)模型的特点。

AR模型用当前值的线性组合来预测未来值，而MA模型使用当前和过去的预测误差的线性组合。

ARMA模型可以用下面的公式表示：X_t = φ_1X_(t-1) + φ_2X_(t-2) + … + φ_pX_(t-p) + θ_1ε_(t-1) + θ_2ε_(t-2) + … + θ_qε_(t-q) + ε_t其中，X_t是时间序列的观测值，φ_1, φ_2, ..., φ_p和θ_1, θ_2, ..., θ_q是模型的参数，ε_t是随机误差项。

二、指数平滑法指数平滑法是一种基于加权平均的时间序列预测方法。

它假设未来的观测值是过去观测值的加权平均，并且较近的观测值权重更大。

Matlab提供了多种指数平滑方法，如简单指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法。

这些方法根据权重的计算方式和更新规则的不同，在不同场景下有不同的适用性。

三、自回归集成移动平均(ARIMA)模型自回归集成移动平均模型是一种将ARMA模型与差分操作相结合的时间序列预测方法。

差分操作可以用来消除原始时间序列的趋势和季节性，使其变得平稳。

然后，ARMA模型可以用于不同阶数的自回归和移动平均部分的建模。

Matlab通过arima函数提供了ARIMA模型的建模和预测功能。

四、支持向量回归(SVR)支持向量回归是一种基于机器学习的时间序列预测方法。

它通过建立一个非线性回归模型来预测时间序列的未来值。

matlab自回归移动平均模型Matlab自回归移动平均模型（ARMA）是一种常用的时间序列分析方法，用于预测和建模具有自相关和移动平均特征的数据。

ARMA 模型结合了自回归（AR）模型和移动平均（MA）模型的特点，能够较好地拟合和预测时间序列数据。

ARMA模型的基本思想是通过线性组合当前时刻及过去时刻的观测值来预测未来时刻的观测值。

自回归模型（AR）假设未来时刻的观测值与过去时刻的观测值相关，即当前时刻的观测值可以由过去时刻的观测值线性组合得到。

移动平均模型（MA）则假设未来时刻的观测值与当前时刻及过去时刻的随机误差相关，即当前时刻的观测值可以由当前时刻及过去时刻的随机误差线性组合得到。

ARMA模型的数学表示可以用以下公式表示：y(t) = c + Σφ(i)y(t-i) + Σθ(j)e(t-j)其中，y(t)表示当前时刻的观测值，c表示常数项，φ(i)表示自回归系数，e(t)表示当前时刻的随机误差，θ(j)表示移动平均系数。

在Matlab中，可以使用arima函数来拟合和预测ARMA模型。

首先，需要提供时间序列数据，然后根据数据的特点选择合适的AR 和MA阶数，通过最小化模型的残差平方和来估计模型的参数。

最后，可以利用已估计的模型参数进行预测。

下面通过一个实例来演示如何在Matlab中使用ARMA模型进行时间序列分析。

假设我们有一段长度为100的时间序列数据，我们希望利用ARMA 模型来预测未来10个时刻的观测值。

首先，我们需要加载数据并进行可视化。

```matlabdata = randn(100,1); % 生成100个服从标准正态分布的随机数plot(data);xlabel('Time');ylabel('Value');title('Time Series Data');```接下来，我们可以使用arima函数拟合ARMA模型，并进行预测。

威布尔分布风速下基于遗传算法的风力机叶片优化设计李帅斌;王昊;范海哲【摘要】考虑了风速的威布尔(Weibull)分布,以年发电量最大为目标函数,运用遗传算法对某1.5MW风力发电机叶片的气动性能进行了优化设计:将叶片沿展向分为13段,以每段的功率作为遗传算法的适应度函数.优化所得的气动外形参数体现了比Wilson方法和额定风速下的遗传算法更为合理的结果,弦长和扭角更趋于流线型分布,且扭角整体呈减小的趋势.【期刊名称】《上海电力学院学报》【年(卷),期】2016(032)003【总页数】4页(P231-234)【关键词】风力机叶片;威布尔分布;遗传算法;优化设计【作者】李帅斌;王昊;范海哲【作者单位】上海电力学院能源与机械工程学院,上海 200090;上海电力学院能源与机械工程学院,上海 200090;上海电力学院能源与机械工程学院,上海 200090【正文语种】中文【中图分类】TK83叶片是风力机最为关键的零部件之一,其设计涉及复杂的寻优搜索过程[1].设计性能良好的风力机叶片必须满足多项技术指标,其中某些指标之间会相互制约,因此优化设计技术在叶片的设计制造中占有相当重要的地位,气动外形的优劣直接影响叶片整体的最优体型设计.初期风力机叶片优化设计方法主要是Glauert方法和Wilson方法[2-3].杨涛等人基于叶素-动量理论,通过Wilson设计方法对1.2 MW风力机叶片进行了优化设计,并对叶片进行了三维实体建模[4].傅洁等人以片条理论为基础,采用遗传算法对额定风速7.5 m/s下的叶片进行了优化设计,该设计虽然克服了Wilson优化设计方法的不足,但仅得到在额定风速下使功率达到最大的结果[5].上述研究没有考虑实际风速的概率密度分布,相对全年而言,风力机在大部分时间内并非在额定风速下运行,因此以考虑威布尔风速分布下的年发电量为目标函数的数学模型更具有现实意义.另外,由于普通的非智能算法——Wilson方法所得到的弦长c 和扭角θ 呈现出一定的非线性分布[6],经过修正后,在叶根部分仍会出现突变,得到的并非全局最优解,因此采用智能算法中的遗传算法,对弦长和扭角进行寻优,所得到的结果更具合理性[7].鉴于此,本文在考虑Weibull分布风速下,采用遗传算法对叶片进行了优化设计.片条理论[8-9]综合考虑了风力机叶片基本设计理论中的叶素理论和动量理论,修正后得到的轴向和切向诱导因子分别为:式中:a,b——轴向和切向诱导因子;B——叶片数;c——弦长;φ——来流角;r——截面位置;CL,CD——翼型的升力和阻力系数.来流角满足的关系为:式中:Ω——风轮转速;v——风速.风轮产生的功率[10]为:式中:ρ——空气密度;R——风轮半径;W——相对风速.因此,风轮产生的功率主要取决于相对风速W,叶片数B,弦长c,来流角φ,风轮转速Ω,翼型的升阻力系数CL和CD,以及风轮半径R.2.1 风速频率的统计特性风速分布一般均为正偏态分布,风力越大的地区,分布曲线越平缓,曲线的峰值降低并右移[11].这说明风力大的地区,大风速所占比例也多.通常用威布尔分布双参数曲线描述风速分布曲线,即:其概率密度函数可表达为:式中:k,z——威布尔分布的形状参数和尺度参数,根据经验分别取k=2,z=6.8 m/s.2.2 威布尔分布风速下优化设计数学模型2.2.1 目标函数风力发电机组设计研制中,往往以发电价格的高低作为衡量其设计优劣的标准.为达到此目的,一方面可降低风力发电机组的制造成本和运行维护费用,另一方面要根据当地的风资源情况,尽可能使风力发电机组的运行工况与风资源匹配良好,以使风力发电机组获得最大的年发电量.本设计就以考虑威布尔分布的风速下的年发电量(Annual Energy Production,AEP)最大作为优化设计目标函数:式中:P(vi)——风速为vi 下的输出功率;vi——风速;F(vi<v<vi+1)——风速在vi到vi+1范围的分布概率.2.2.2 约束条件风力发电机叶片优化设计的目的是获得较高的能量输出,其中的典型途径之一是对叶片几何外形进行优化,而弦长c 和扭角θ 是叶片外形的两个主要参数.在寻优的过程中,有时得出的结果虽然是最优的,但是有的参数往往会脱离实际情况.因此,需要对几何参数加以约束限制,即:遗传算法是模仿自然界生物进化机制发展起来的随机全局搜索和优化方法,它借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说.其本质是一种高效、并行、全局搜索的方法,它能在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识,并自适应地控制搜索过程以求得最优解.以弦长和扭角为设计变量、年发电量为目标函数及设计变量满足的要求作为约束条件,以每段产生的功率为适应度函数,利用Matlab软件编写程序,并调用遗传算法优化工具箱对1.5 MW风力机叶片气动外形进行优化设计.3.1 设计参数风轮、风况及遗传算法基本参数见表1.3.2 优化结果半径展向平分为13段,通过对每段多次优化寻优,得到的弦长和扭角分布如表2所示.从表2的功率列可以看出,风力机叶片沿半径展向功率捕捉的主要部位集中在叶片的中部,这为更好地改善其气动性能提供了思路.气动外形参数是风机叶片的关键参数,良好的外形不仅有利于气动性能的改善,而且还有利于叶片的加工和制造.图1和图2给出了3种情况(Wilson方法、额定风速及Weibull风速分布下用遗传算法)下叶片弦长和扭角的分布趋势.从图1可以看出,3者得到的弦长整体趋势差别不大,但Wilson算法和额定风速下采用遗传算法所得到的弦长在靠近叶尖部分发生了一定的突变,故需要对计算结果进行一定的修正才能进行叶片的加工和制造;而Weibull风速分布下用遗传算法得到的弦长叶尖部分没有发生突变,整体呈现出流线型分布趋势,这样的变化趋势是有利于加工和制造的.从图2可以看出,虽然Wilson方法得到的扭角在3者中整体上是最小的,但在叶尖部分出现了和弦长一样的突变问题;而额定风速下的遗传算法得到的扭角整体上又大于Weibull风速分布下用遗传算法得到的扭角,较小的叶片扭角有利于控制制造成本,因此综合考虑,Weibull风速分布下用遗传算法得到的扭角是较合理的.本文采用遗传算法,在Weibull分布风速下对1.5 MW风力机进行了优化设计,优化后叶片气动外形参数弦长和扭角趋于流线型分布,克服了Wilson方法优化结果的局部最优及叶根部分突变的缺点,流线型的分布有利于叶片的加工和制造;此外,与额定风速下遗传算法的扭角相比,优化后的扭角呈减小趋势,节约了制造的成本,验证了该优化方法的可行性与合理性.【相关文献】[1] 蔡新,潘盼,朱杰,等.风力发电机叶片[M].北京:中国水利水电出版社,2014:175-176.[2] WILSON R E,LISSAMAN P B S,WALKER S N.Aerodynamic performance of wind turbines[D].Corvallis:Oregon State University,1976.[3] SPERA D A.Wind turbine techno logy[M].New York:ASM E Press,1994:53-58.[4] 杨涛,李伟,张丹丹.风力机叶片气动外形设计和三维实体建模研究[J].机械设计与制造,2010(7):190-191.[5] 傅洁,何斌,张慧玲,等.基于片条理论和遗传算法的风力机叶片全局优化设计[J].中南大学学报:自然科学版,2012,43(8):3 025-3 030.[6] BENINI E,TOFFOLO A.Optimal design of horizontal-axis wind turbines using blade-element theory and evolutionary computation[J].ASME Journal of Solar Energy Engineering,2002(4):357-363.[7] BURTON T,JENKINS N,SHARPE D,et al.Wind energy handbook[M].Wetsussex:John Wiley and Sons,2011:77-138.[8] WILSON R E.Applied aerodynamics of wind power machines[D].Corvallis:Oregon State University,1974.[9] MORGAN C A,GARRAD A D.The Design of optimum rotors for horizontal axis wind turbines[M].London:Garrad Hassanand Partners,1997:45-71.[10] 刘占芳,周振凯,邓智春.20 kW 定桨距风力机叶片优化设计[J].农业机械学报,2011,42(5):121-124.[11] 姚兴佳,田德.风力发电机组设计与制造[M].北京:机械工业出版社,2012:31-33.。

matlab风速概率拟合Matlab是一种强大的数学软件，它提供了丰富的工具和函数库，用于数据分析和建模。

在气象学中，风速是一个重要的变量，它对天气预测和风能利用等方面具有重要意义。

对风速进行概率拟合是一项常见的任务。

概率拟合是指通过统计方法将实际观测数据与某个理论分布进行比较，并找到最佳的参数估计值来描述观测数据的分布特征。

在Matlab中，可以使用统计工具箱中的函数来进行风速概率拟合。

下面将详细介绍如何使用Matlab进行风速概率拟合，并给出一些实际案例。

## 1. 数据准备首先需要收集所需的风速观测数据。

通常情况下，可以从气象站或其他可靠来源获取这些数据。

确保数据包含足够数量的样本点，并且覆盖了感兴趣的时间范围。

## 2. 数据导入将收集到的数据导入Matlab环境中。

可以使用`readtable`函数读取Excel文件或`load`函数加载.mat文件等方式导入数据。

## 3. 数据预处理在进行概率拟合之前，需要对数据进行预处理。

这包括去除异常值、缺失值处理和数据标准化等步骤。

### 3.1 异常值处理使用`isoutlier`函数可以检测并去除数据中的异常值。

该函数基于数据的均值和标准差进行判断，并返回一个逻辑向量，指示哪些数据点被认为是异常值。

```matlabdata = data(~isoutlier(data));```### 3.2 缺失值处理如果数据中存在缺失值，可以使用`fillmissing`函数对其进行填充。

该函数提供了多种填充方法，如线性插值、均值填充和中位数填充等。

```matlabdata = fillmissing(data, 'linear');```### 3.3 数据标准化为了方便后续的概率拟合，可以对数据进行标准化处理。

使用`zscore`函数可以将数据转换为均值为0，标准差为1的正态分布。

```matlabdata = zscore(data);```## 4. 概率分布选择在进行概率拟合之前，需要选择适合观测数据的概率分布模型。

风电功率预测问题风电功率预测问题风电功率预测问题摘要随着大规模的风电接入电网,风电功率的不确定性和波动性将会对电力系统调度和安全稳定运行带来很大影响。

为了合理地利用风电，提高电力系统经济性，需要对风电功率进行预测。

对于问题一：为实时预测5月31日之后PA、PB、PC、PD、P4、P58的风电功率，我们利用各机组之前已知的风电功率序列，分别采用多元二项式回归模型、反向传播的BP神经网络模型、时间序列中的自回归移动平均模型（ARMA）对风电功率进行预测，并对各预测模型的误差进行了分析。

预测结果与真实值相比表明：多元二项式回归预测的准确率最低，ARMA模型预测的准确率最高。

以PA机组为例，用5月31至6月6日的平均准确率来衡量，二项式回归模型的准确率为67.8%，神经网络模型的准确率为70.3%，ARMA模型的准确率为74.1%。

所以，为对风电功率进行准确的预测，ARMA模型是最好的预测方法。

对于问题二：我们利用了问题一中ARMA模型的风电功率预测结果，计算得出PA、PB、PC、PD单机组以及P4和P58多机组5月31至6月6日功率的平均相对预测误差，其分别为：23.72%、22.70%、20.37%、17.76%，P4为17.59%，P58为15.93%。

对比结果表明：风电机组汇聚使得其风电功率相对预测误差与单台风电机组风电功率相对预测相比减小，风电机组的汇聚有利于风电功率的预测。

对于问题三：为进一步提高风电功率实时预测的精确性，考虑到机组的发电功率不仅与风速有关，还与空气密度有关。

由此，把各机组5月31之前的风电功率序列分成两个时间序列，分别为邻近时间段的发电功率和邻近几天中同一时刻的发电功率。

分别利用ARMA模型进行风电功率预测，再把各自的预测结果作为BP神经网络的输入，得到最后的风电功率。

仍以PA机组为例，5月31至6月6日的7日的平均准确率为：78.6%。

结果表明，利用该方法可以进一步提高风电功率预测的精确性，与第一问中采用神经网络模型相比提高了8.3%，与第一问中采用ARMA模型相比提高了4.5%。

基于三种威布尔双参数算法的风速拟合对比发布时间：2022-07-14T07:16:15.436Z 来源：《城镇建设》2022年5卷第3月第5期作者：段绍佳[导读] 风能资源评估是风电场开发最前期、最基础的工作，准确描述出风能特性是风电项目后期的经济收益重要保障。

段绍佳(1，特变电工新疆新能源股份有限公司，新疆乌鲁木齐 830011)摘要：风能资源评估是风电场开发最前期、最基础的工作，准确描述出风能特性是风电项目后期的经济收益重要保障。

本文主要针对风速的威布尔分布特性，利用最大似然法、最小二乘法、WAsP软件法三种不同算法计算出k、c值，再利用Matlab仿真软件拟合出曲线。

通过三种算法分别对两组不同地形条件、年平均风速差异较大的风速数据拟合，并与实际风速直方图做了对比，得出最大似然法拟合出的曲线更稳定，更具代表性。

关键字：威布尔分布；算法；拟合；风速0 引言由于地理、气候特点的不同，各种风速所占的比例有所不同。

通常用于拟合风速分布的线型很多，有瑞利分布、对数正态分布、分布、双参数威布尔分布、三参数威布尔分布等，也可用皮尔逊曲线进行拟合。

但威布尔分布双参数曲线，普遍认为适用于风速统计描述的概率密度函数[1]。

本文利用广西省和内蒙古地区测风塔风速数据，通过三种算法对威布尔分布的k、c两个参数进行计算，再使用Matlab软件工具拟合出曲线，分别与实际风速变化趋势对比，得出效果最好且合理的算法方式。

其中：k和c为威布尔分布的两个参数，k称形状参数，c称作尺度参数。

2 算法介绍[4]2.1 最小二乘法估计方法最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。

它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。

利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。

2.2 最大似然估计方法最大似然法（Maximum Likelihood，ML）也称最大概似估计，是一种具有理论性的点估计法，此方法的基本思想是：当从模型总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本观测值的概率最大。

基于ARMA模型的风电机组风速预测研究一、本文概述随着全球能源结构的转型和清洁能源的大力发展，风能作为一种可再生、无污染且储量丰富的能源，受到了广泛的关注和应用。

风电机组作为风能利用的主要设备，其运行效率和稳定性对于提高风电场整体经济效益和推动风电产业持续发展具有重要意义。

然而，风速的随机性和波动性给风电机组的稳定运行带来了挑战。

因此，准确预测风速，以提前调整风电机组运行状态，对于提升风电场的运行效率和稳定性至关重要。

本文旨在研究基于ARMA（自回归移动平均）模型的风速预测方法。

我们将对ARMA模型的基本原理和特性进行详细介绍，包括模型的构建、参数估计和预测过程。

然后，我们将结合风电机组风速预测的实际需求，构建基于ARMA模型的风速预测模型，并通过实际数据验证模型的预测精度和稳定性。

我们还将探讨模型优化和改进的方法，以提高风速预测的准确性和适应性。

本文的研究不仅有助于提升风电机组风速预测的准确性和稳定性，为风电场的优化运行提供技术支持，同时也为其他领域的时间序列数据预测提供有益的参考和借鉴。

通过本文的研究，我们期望能为推动风电产业的持续发展和清洁能源的广泛应用做出一定的贡献。

二、文献综述随着可再生能源的日益重要，风电作为一种清洁、可再生的能源形式，在全球范围内得到了广泛的关注和应用。

然而，风速的随机性和不稳定性对风电机组的运行和能效产生了显著影响。

因此，准确预测风速对于风电场的优化运行和管理至关重要。

近年来，基于ARMA 模型的风速预测方法在风速预测领域得到了广泛的研究和应用。

ARMA模型，即自回归移动平均模型，是一种时间序列预测方法，能够有效地捕捉风速序列中的自相关性和随机性。

通过拟合历史风速数据，ARMA模型能够构建出风速的动态变化模型，并基于此对未来的风速进行预测。

这种预测方法既考虑了风速的自回归性，即当前风速与前一时间步的风速之间的关系，又考虑了风速的随机性，即风速序列中的随机扰动项。

在国内外学者的研究中，ARMA模型在风速预测中的应用已经取得了显著的成果。

风功率预测matlab程序清单NATLAB程序清单close allclearecho onclc% NEWFF——生成一个新的前向神经网络% TRAIN——对BP 神经网络进行训练% SIM——对BP 神经网络进行仿真% 定义训练样本% Ptest为测试输入矢量Ptest=xlsread('数据表格.xls','sheet2','A1:A864');FlattenedData3 = Ptest(:)';[MappedFlattened3,ps3] = mapminmax(FlattenedData3);MappedData3 = reshape(MappedFlattened3, size(Ptest));% Ttest为测试目标矢量Ttest=xlsread('数据表格.xls','sheet2', 'A865:A1728');FlattenedData4 = Ttest(:)';MappedFlattened4 = mapminmax(FlattenedData4);MappedData4 = reshape(MappedFlattened4, size(Ttest));% 创建一个新的前向神经网络net=newff(minmax(MappedData3'),[16,1],{'logsig','purelin'},' traingdm');% 设置训练参数net.trainParam.show=100; %训练显示间隔net.trainParam.lr=0.3; %训练速率（学习步长）net.trainParam.mc=0.9; %动量项系数net.trainParam.epochs=500000; %最大训练次数net.trainParam.goal=0.001; %最小均方根误差% 调用TRAINGDM算法训练BP 网络[net,tr]=train(net,MappedData3',MappedData4');% P为输入矢量P= xlsread('数据表格.xls','sheet1','A433:A576');FlattenedData1 = P(:)';[MappedFlattened1,ps1] = mapminmax(FlattenedData1); %数据归一化MappedData1 = reshape(MappedFlattened1, size(P));% 重新调整矩阵的行数、列数% T为目标矢量T= xlsread('数据表格.xls','sheet1','A577:A720');FlattenedData2 = T(:)';MappedFlattened2 = mapminmax(FlattenedData2);MappedData2 = reshape(MappedFlattened2, size(T)); % 对BP网络进行仿真A=sim(net,MappedData1');out1=mapminmax('reverse',A,ps1);% 结果分析figure(1)plot(out1,':og')hold onplot(T,'-*');legend('预测输出','期望输出')title('BP网络预测输出','fontsize',12)ylabel('函数输出','fontsize',12)xlabel('样本','fontsize',12)%预测误差out=out1'error= out-T;errorsum=sum(abs(error))figure(2)plot(error,'-*')title('BP网络预测误差','fontsize',12) ylabel('误差','fontsize',12)xlabel('样本','fontsize',12)figure(3)plot((out-T)./T,'-*');title('神经网络预测误差百分比')。