【摘 要】
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对风速进行准确的预测可以减轻对电力系统的不利影响，提高风电场在电力市场中的竞争力。比较了几种不同的风速预测方法，它们都是采用时间序列分析短期风速数据。讨论传统的线性
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对风速进行准确的预测可以减轻对电力系统的不利影响，提高风电场在电力市场中的竞争力。比较了几种不同的风速预测方法，它们都是采用时间序列分析短期风速数据。讨论传统的线性自回归滑动平均模型（ARMA），常用的前馈和循环神经网络，同时对自适应神经模糊推理系统（ANFIS）以及神经逻辑网络进行比较。通过建模对几种方法的预测性能进行估计，最终得出基于人工智能的模型比线性模型效果更好，能够准确快速地预测结果。
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