风电功率预测matlab代码

以下是一个简单的基于MATLAB的风电功率预测代码，使用的是基于多元线性回归的方法：

% 读取数据
data = xlsread('data.xlsx');
speed = data(:,1); % 风速
direction = data(:,2); % 风向
power = data(:,3); % 功率

% 特征处理
X = [ones(length(speed),1), speed, direction]; % 构造特征矩阵
Y = power; % 目标变量

% 模型训练
[b,~,~,~,stats] = regress(Y,X); % 多元线性回归
fprintf('拟合优度: %f\n', stats(1));
fprintf('回归系数: \n');
disp(b);

% 预测
speed_test = [3, 4, 5]; % 测试数据
direction_test = [180, 190, 200];
X_test = [ones(length(speed_test),1), speed_test', direction_test'];
Y_pred = X_test * b; % 预测结果
disp(Y_pred);

上述代码假设数据文件为data.xlsx，其中包含风速、风向和功率数据。代码中首先读取数据，并进行特征处理，构造特征矩阵和目标变量。然后使用MATLAB中的regress()函数进行多元线性回归模型训练，得到回归系数和拟合优度。最后使用训练好的模型对测试数据进行预测，输出预测结果。需要注意的是，上述代码只是一个简单的示例，实际使用时还需要根据实际情况进行调整和修改。