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本文针对风电场短期功率预测技术在预测精度、可靠性及适应性上存在的不足开展研究，主要对提高预测精度和可靠性的算法进行研究。论文的主要研究内容如下：由于国内风电功率预测的研究很少考虑数据的预处理部分，没有充分挖掘及有效利用数据包含的信息，没有充分考虑数值天气因素的影响。针对此现象，本文提出采用基于密度的局部离群点检测方法LOF(Local Outlier Factor)将离群点挖掘出来，并在传统相似日数据选取的基础上进行改进，然后结合时间序列法建立风电功率的单一预测模型，并利用数据进行仿真对比，