用matlab进行发电量预测模型的代码

发电量预测模型是一种基于历史数据和现有条件对未来发电量进行估计的方法，常用于电力系统的规划和运营。下面是一个简单的用MATLAB实现的发电量预测模型的示例代码：

% 导入历史发电量数据
data = xlsread('data.xlsx');

% 拆分数据集为训练集和测试集
train_data = data(1:800,:);
test_data = data(801:end,:);

% 构建ARIMA模型进行预测
Mdl = arima(3,1,2); % 可根据具体情况修改参数
EstMdl = estimate(Mdl,train_data(:,2));
YPred = forecast(EstMdl,length(test_data),'Y0',train_data(:,2));

% 计算预测误差
RMSE = sqrt(mean((test_data(:,2)-YPred).^2));
MAPE = mean(abs((test_data(:,2)-YPred)./test_data(:,2)));

% 绘制预测结果图形
figure
plot(data(:,1),data(:,2),'b',test_data(:,1),YPred,'r')
legend('实际发电量','预测发电量')
xlabel('时间')
ylabel('发电量')
title(['ARIMA模型预测结果(RMSE=',num2str(RMSE),', MAPE=',num2str(MAPE*100),'%)'])

这个例子中，假设历史发电量数据保存在一个名为`data.xlsx`的Excel文件中，第一列是时间，第二列是发电量。代码首先导入数据，然后将数据集拆分为训练集和测试集。接着，使用MATLAB自带的ARIMA模型进行预测，并计算预测误差。最后，绘制预测结果图形，包括实际发电量和预测发电量，并在图形标题中显示预测误差的RMSE和MAPE指标。