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风能相比于不可再生能源有着很大的优势，随着人们对风能的利用越来越广泛，对风力发电系统的要求也越来越高，目前能够准确预测风电系统的发电量和最大限度的捕获风能已经称为研究风力发电系统的两大热点问题。将风电系统的发电量进行准确预测的基础是先将风速进行准确预测，所以本文所研究的三维风场预测主要侧重于风速的预测。根据风电场的历史风速数据采用蚁群优化BP神经网络算法对风速进行提前一个小时短期预测，并将相对百分误差、平均绝对百分比误差和均方根相对误差这3个指标对模型进行评价，结果表明其相较于单纯的BP神经