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风电场风电功率短期预测对并网系统的安全、经济和稳定运行具有重要意义。利用C-C法对风电功率时间序列进行了相空间重构；计算了风电功率时间序列的最大Lyapunov指数，两者均证实风电功率时间序列具有混沌特性，可采用混沌方法对其进行预测。利用不同阶数的Volterra自适应滤波器对风电功率进行短期预测。应用于2个不同风电场进行验证，结果显示：Volterra自适应滤波器能够反映出风电功率序列未来变化的趋势，并可以迭到较高的一步预测精度，但阶数不同，预测精度不同，阶数越低，精度越高。