MATLAB中风电功率区间预测代码

以下是一个基于MATLAB的简单风电功率区间预测代码：

% 加载数据
data = csvread('wind_data.csv');

% 拆分数据
train_data = data(1:800, :);
test_data = data(801:end, :);

% 设置模型参数
order = 4; % 自回归模型的阶数
window_size = 24; % 滑动窗口的大小
num_of_bins = 5; % 区间个数

% 训练模型
model = ar(train_data(:, 3), order);

% 预测测试集
predictions = predict(model, test_data(:, 3));

% 计算预测误差
errors = test_data(:, 3) - predictions;

% 将误差分成 num_of_bins 个区间
bins = linspace(min(errors), max(errors), num_of_bins+1);
counts = histcounts(errors, bins);

% 计算每个区间的概率
probabilities = counts / sum(counts);

% 输出结果
fprintf('概率分布：\n');
for i = 1:num_of_bins
    fprintf('[%.2f, %.2f]: %.2f%%\n', bins(i), bins(i+1), probabilities(i)*100);
end

在该代码中，我们首先加载了一个风能数据集，然后将其分成训练集和测试集。接着，我们定义了自回归模型的阶数、滑动窗口大小和区间个数等参数，并使用训练集训练了模型。然后，我们使用测试集对模型进行了预测，并计算了预测误差。最后，我们将误差分成了几个区间，并计算了每个区间的概率分布。