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随着风电大规模的接入电网，风电对电网的影响越来越大。由于风电出力具有随机性、间歇性和不可控性，导致风电对电网调度运行带来巨大的挑战。为了充分利用风电，必须将风电由未知变为基本已知，提高对风电出力的预测精度。提出一种基于帝国主义竞争算法的神经网络（ICA—NN）方法来提高短期风功率预测的精度。在该方法中，首先，建立一个基于多层感知器（MLP）人工神经网络的风速预测模型，然后，用帝国主义竞争算法优化神经网络中的权值。将该预测方法应用于新疆某风电场，验证了该方法应用于短期风功率预测的有效性，证明了该方法可以提高