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提出一种融合了灰色理论和BP神经网络的短期风速预测模型。首先以以往时刻的风速信息，利用灰色GM（1，1）预测模型预测下一控制时刻的风速，然后运用BP神经网络对灰色GM（1，1）模型预测结果产生的残差进行修正，以提高风速预测精度。将提出的方法用于风电场短期风速预测，仿真实验结果表明，所提出的组合预测模型精度高于单一灰色预测模型。