摘要：准确地预测风力发电的输出功率对电力系统调度、电力系统稳定性和风电场运行都具有重要意义。从实际运行的风电场获得了相关风速、环境温度和风电功率的历史数据,建立了基于径向基函数（RadialBasisFunction,RBF）神经元网络的短期风电功率预测模型。运用该模型进行了1h后的风电输出功率预测,预测误差在12%附近。通过将预测结果和实际风电输出功率比较,表明该方法预测精度较高且比较稳定。

关键词：风力发电功率 电力系统调度 风电场 rbf神经网络 短期预测 

单位：华南理工大学电力学院 广东广州510640 广东工业大学自动化学院 广东广州510006 天津市电力公司城南供电分公司 天津300210 浙江大学电气工程学院 浙江杭州310027