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风速的变化具有很强的间歇性和波动性，风电功率与风速的大小存在着一定的对应关系，因此风电功率也具有随机性和间歇性。由于风速是影响风电功率的重要因素，因此短期风速预测对于电网调度和协调优化具有重要作用。如果能够准确地预报风电场的风速，不但可以有效地降低风速的确定性对于电力网络的负面影响，保障电力网络的电能质量，降低系统的旋转备用容量，而且可以提高系统对风电的消纳能力。
传统的风速预测方法往往通过经验来确定模型结构，未考虑输入变量选取、系统的动态特性等问题，导致系统在不同时间尺度下的动态特性没有得以充分反映，降低模型的推广泛化能力。针对上述问题，提出一种基于流形算法和RBF网络相结合的方法，通过模型结构设计和本质特征提取等方法，增加模型预测结果的稳定性和鲁棒性，以提高模型的推广能力。以华东某风电场数据进行实验分析，结果表明，与传统风速预测方法相比，该模型结构选择方法可提高模型计算效率，降低样本复杂度，能够得到更好的预测效果。
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