【摘 要】
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随着风力发电的不断发展以及大规模风电场的建设，风电场发电功率的短期预测对于其发展起着至关重要的作用。提出基于相空间重构理论RBF神经网络功率预测模型，通过判断功率时间
【机 构】
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华北电力大学电气与电子工程学院,河北省电力公司
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随着风力发电的不断发展以及大规模风电场的建设，风电场发电功率的短期预测对于其发展起着至关重要的作用。提出基于相空间重构理论RBF神经网络功率预测模型，通过判断功率时间序列的混沌属性，还原其规律性，以达到提高预测准确度的要求；结合支持向量机模型，建立了组合预测模型。通过对结果进行对比分析，显示组合模型可以提高短期发电功率预测准确度，更好地满足实际现场需要。
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