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    (1)介绍时间序列法的分类以及原理,分为平稳性的时间序列和非平稳性的时间序列。
    (2)对风速进行预测,首先介绍ARIMA模型的建模步骤,然后利用一组实际的风速序列进行建模预测。之后再介绍SARIMA模型的建模步骤,利用相同的风速序列进行建模预测。最后将两组预测的24小时风速和实际风速相比较。
    (3)对风电功率的预测,首先用ARIMA模型对风电功率序列进行建模,并且预测后24小时的功率,然后用SARIMA模型进行建模并也预测后24小时的功率,之后把两组预测数据和实际的风电功率数据进行比较,得到预测效果较好的预测模型。
    (4)分析建模预测结果,得出本论文的结论。
    2时间序列研究方法
    2.1时间序列模型概述
    时间序列是指按照时间顺序来排列的、随时间而变化并且相互关联的数据序列。分析时间序列的方法即时间序列分析,时间序列分析最早是起源于1927年,数学家耶尔(Yule)为了研究预测市场变化规律而建立的自回归(AR)模型,之后在1931年,瓦尔格(Walker)在AR模型启发下又建立了滑动平均(MA)模型以及自回归滑动平均(ARMA)模型,从而奠定了时间序列分析的基础。随着时间序列的发展,其应用的领域越来越广,研究模型也越来越实用化。按照时间序列统计的特性来分类,可以分为平稳时间序列和非平稳时间序列。
    2.2平稳时间序列模型
    当随机序列符合平稳性,则我们建立的是线性平稳模型,其中一种重要的线性平稳模型就是ARMA时间序列,ARMA序列可以分为三种:AR模型,即自回归序列(Auto Regressive Model);MA序列,即滑动平均序列(Moving Average Model);ARMA序列,即自回归滑动平均序列(Auto Regressive Moving Average Model)。
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