【摘 要】
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随着包括石油以及煤炭等在内的传统能源地下存储量日渐减少，而且因其应用过程中所带来的环境污染问题日渐严重，因此以太阳能、风能为代表的可再生能源得到了各个国家以及地区的青睐。但是由于风光发电在实际应用过程中通常存在着预测难度大、资源调度困难以及难以高效控制的缺点，故其在电网的安全稳定性方面往往具有非常大的隐患。为了保证电力调度的正常进行，并最大限度降低电网日常维护的成本，从而有效提升电网的安全性以及稳
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随着包括石油以及煤炭等在内的传统能源地下存储量日渐减少，而且因其应用过程中所带来的环境污染问题日渐严重，因此以太阳能、风能为代表的可再生能源得到了各个国家以及地区的青睐。但是由于风光发电在实际应用过程中通常存在着预测难度大、资源调度困难以及难以高效控制的缺点，故其在电网的安全稳定性方面往往具有非常大的隐患。为了保证电力调度的正常进行，并最大限度降低电网日常维护的成本，从而有效提升电网的安全性以及稳定性，需要对风力以及光伏发电功率进行准确合理的预测。基于此，本文对风力发电以及光伏发电的特性进行简单的介绍，同时对基于RBF神经网络的新能源风光发电功率预测模型进行简单的叙述分析，以期能够实现对风光发电功率的准确有效的预测，从而最大限度避免其应用过程中面临的问题。
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