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準確預測風電場風速和風電功率對做好風電場運行維護、合理安排開停機計劃以及確保電力系統的安全穩定運行具有重要意義。提出了基于小波包分解和改進Elman神經網絡的新型風電場風速和風電功率預測方法并給出了具體應用步驟。首先利用小波包分解理論對經過初步處理的歷史風速數據進行分解處理，根據相關性剔除隨機數據，保留最優分解樹；隨后提出帶擾動的PSO訓練算法用以提高Elman神經網絡的訓練速度，并解決PSO算法易陷入局部最優解的問題；最后利用不同結構的Elman神經網絡尋找最優分解樹不同頻段下的風速規律進而獲得風速和風電功率預測結果。南方某風電場算例表明該方法具有更高的預測精度，能夠正確反映風速和風電功率規律。
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