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利用ARIMA模型预测风电发展的趋势与发电量分析
目录
内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2研究目的．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.3研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
2.1风电发展趋势分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.2ARIMA模型介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
2.3风电发电量预测研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
研究方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
3.1数据收集与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
3.1.1数据来源．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
3.1.2数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
3.2ARIMA模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
3.2.1模型选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
3.2.2模型参数估计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
3.2.3模型检验与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
实证分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
4.1风电发展趋势预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
4.1.1预测模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
4.1.2预测结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
4.2风电发电量预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
4.2.1发电量预测模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
4.2.2发电量预测结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
结果与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
5.1预测结果比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
5.1.1与实际数据的比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
5.1.2与其他预测方法的比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
5.2影响风电发展的因素分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
5.2.1政策因素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
5.2.2技术因素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
5.2.3市场因素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
1.内容综述
（一）绪论
本文旨在探讨并预测未来几年内风能产业的发展趋势及相应的发电量变化。为了实现这一目标，我们将采用自回归积分滑动平均（AutoregressiveIntegratedMovingAverage，简称ARIMA）模型进行数据分析。该方法在时间序列数据处理方面具有显著优势，能够有效捕捉历史数据间的相关性和周期性规律，从而对未来的趋势做出合理推测。
（二）文献回顾
近年来，随着全球能源转型的不断推进，可再生能源领域特别是风能行业受到了广泛关注。然而，由于其受自然因素影响较大，如气候条件、地理位置等，预测风力发电量存在一定的挑战性。因
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