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风能是一种绿色可再生能源,在我国电力系统中的应用比例不断提高,由于风电并网对电力系统稳定性产生影响。研究风电场输出功率预测系统可以提高风电机组发电的稳定性。因此准确预测风电场输出功率可以提高风能发电的稳定性继而稳定电网。针对传统BP神经网络预测模型易陷入局部搜索而无法取得最优解的问题,提出利用粒子群算法能够高效求解全局最优解、提高数据利用率的特点优化BP神经网络,并建立了基于PSO-BP神经网络的超短期风电场功率预测模型。仿真结果表明,改进后的基于风电功率预测模型的预测精度比传统BP神经网络模型更高。