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| 准确地预测风力发电的输出功率对电力系统调度、电力系统稳定性和风电场运行都具有重要意义。从实际运行的风电场获得了相关风速、环境温度和风电功率的历史数据，建立了基于径向基函数（Radial Basis Function, RBF）神经元网络的短期风电功率预测模型。运用该模型进行了1 h后的风电输出功率预测，预测误差在12%附近。通过将预测结果和实际风电输出功率比较，表明该方法预测精度较高且比较稳定。 |
| 关键词: 风力发电功率 电力系统调度 风电场 RBF神经网络 短期预测 |
| DOI：10.7667/j.issn.1674-3415.2011.15.016 |
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| 基金项目:广东省绿色能源技术重点实验室资助项目（2008A060301002）；国家自然科学基金资助项目（70673032） |
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