摘要：提出一种基于D-S证据理论的短期风速组合预测模型。分别采用时间序列、BP神经网络和支持向量机预测模型对风速进行预测，通过对预测误差的分析，借助D-S证据理论对3种模型进行融合。选取待测日前几目的风速数据作为融合样本。计算出相应的基本信任分配函数，同时将函数进行融合，并将融合结果作为风速预测模型的权重，得到待预测日的风速预测结果。仿真结果表明，所提组合预测模型的预测误差更小，效果更好．

关键词：风电 时间序列 bp神经网络 支持向量机 预测 

单位：河海大学可再生能源发电技术教育部工程研究中心 江苏南京210098 国电南瑞科技股份有限公司 江苏南京210061 安徽省电力公司池州供电公司 安徽池州247000