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風速的變化具有很強的間歇性和波動性，風電功率與風速的大小存在著一定的對應關系，因此風電功率也具有隨機性和間歇性。由于風速是影響風電功率的重要因素，因此短期風速預測對于電網調度和協調優化具有重要作用。如果能夠準確地預報風電場的風速，不但可以有效地降低風速的確定性對于電力網絡的負面影響，保障電力網絡的電能質量，降低系統的旋轉備用容量，而且可以提高系統對風電的消納能力。
傳統的風速預測方法往往通過經驗來確定模型結構，未考慮輸入變量選取、系統的動態特性等問題，導致系統在不同時間尺度下的動態特性沒有得以充分反映，降低模型的推廣泛化能力。針對上述問題，提出一種基于流形算法和RBF網絡相結合的方法，通過模型結構設計和本質特征提取等方法，增加模型預測結果的穩定性和魯棒性，以提高模型的推廣能力。以華東某風電場數據進行實驗分析，結果表明，與傳統風速預測方法相比，該模型結構選擇方法可提高模型計算效率，降低樣本復雜度，能夠得到更好的預測效果。
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