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中国的风电场大都是集中的大容量风电场,而且分布在负荷较少地区,风电的随机性和间歇性,给电力系统的安全稳定运行造成了严峻的挑战,不利于风电的进一步发展。选取某实际风电场为例,对风电场短期功率预测的多种模型进行研究和改进,主要的工作包括以下几个方面：首先对风电场测量参数和运行参数进行了预处理及其统计规律的研究,得到一些后面研究中要用到的结论。分析了线性预测模型——时间序列模型的预测效果；运用了非线性预测模型——神经网络与之比较,认为神经网络方法可以提高预测精度,预测误差也呈现出随季节发生