1、能源和環(huán)境問題是當今人類生存和發(fā)展所要解決的緊迫問題，風電作為一種可再生的清潔能源為解決該問題提供了一種選擇。但風電出力具有間歇性和隨機性，大量風力發(fā)電接入電網(wǎng)，會對電力系統(tǒng)的電能質(zhì)量和安全、穩(wěn)定運行帶來不良影響。風電場風速和功率的短期預測是解決該問題的有效途徑之一。本文選擇風電場風速和風電功率短期預測方法進行研究，主要研究工作如下：
　　 ①在對反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡、徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡和支持向量機三種單一預測方法的仿真計算的基礎(chǔ)上，提

2、出一種基于廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡的短期風速非線性組合預測模型。仿真算例表明，將三種單一預測方法的預測結(jié)果用廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡進行非線性組合，其預測精度不僅高于單一預測方法的預測精度，而且也高于等權(quán)平均法和協(xié)方差優(yōu)選等線性組合法。
　　 ②針對原始風速時間序列具有很強的非線性和非平穩(wěn)性的特點，運用經(jīng)驗模式分解理論處理非平穩(wěn)信號的優(yōu)勢，提出一種基于經(jīng)驗模式分解與神經(jīng)網(wǎng)絡相結(jié)合的短期風速預測模型。該模型首先運用經(jīng)驗模式分解法對風速時間序列進行

3、預處理，然后根據(jù)各個分量的變化特點分別建立合適的預測模型，對高頻分量采用基于廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡的非線性組合預測法進行預測，對低頻分量采用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行預測。最后將各分量的預測值疊加得到最終預測值。通過仿真計算驗證了所提方法能明顯提高預測的精度。
　　 ③基于經(jīng)驗模式分解與神經(jīng)網(wǎng)絡相結(jié)合的短期風速預測模型的風速預測結(jié)果，從整個風電場角度出發(fā)，討論了風電場處于不同地形情況下計及尾流效應和不同風向時對風電場輸出功率的影響，推導了