【摘 要】
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本文总结归纳了国内外风电光伏功率预测发展现状、预测方法和分类，通过算例对比验证了三种典型功率预测模型-利用ARMA模型、卡尔曼滤波模型和小波神经网络模型分别对某一分布
【基金项目】
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中欧中小企业节能减排科研合作资金,项目（SQ201320A000003）.
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本文总结归纳了国内外风电光伏功率预测发展现状、预测方法和分类，通过算例对比验证了三种典型功率预测模型-利用ARMA模型、卡尔曼滤波模型和小波神经网络模型分别对某一分布式风光发电区域进行了功率预测。通过对预测结果各项评价指标的综合分析，发现：小波神经网络预测模型的精确度最高，实现了针对小范围分布式光伏、风电的短期和超短期的精确预测。实验运行结果表明：该系统能够较为准确的预测短期和未来4小时超短期的风光发电整体出力，超短期和短期预测的月平均均方根误差达到为7%和9%。满足电网实际运行需要，在分布式发电项目上具
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