【摘 要】
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为了提高风电场短期风速预测精度,实现对风速的短期预测,本文建立了蚁群算法和反向传播（BP）神经网络的短期风速预测模型。该模型以风电场采集的历史时刻风速（采样间隔30min）作为B
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为了提高风电场短期风速预测精度,实现对风速的短期预测,本文建立了蚁群算法和反向传播（BP）神经网络的短期风速预测模型。该模型以风电场采集的历史时刻风速（采样间隔30min）作为BP神经网络预测模型的输入变量;并利用蚁群算法优化BP神经网络的初始权值和阙值;采用蚁群优化的BP神经网络模型对未来1h风速进行预测。仿真结果表明,该方法较BP神经网络具有预测精度高、收敛速度快的优点。
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