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准确预测风电场风速和风电功率对做好风电场运行维护、合理安排开停机计划以及确保电 力系统的安全稳定运行具有重要意义.提出了基于小波包分解和改进Elman神经网络的新型风电场风 速和风电功率预测方法并给出了具体应用步骤.首先利用小波包分解理论对经过初步处理的历史风速 数据进行分解处理,根据相关性剔除随机数据,保留最优分解树;随后提出带扰动的PSO 训练算法用 以提高Elman神经网络的训练速度,并解决PSO 算法易陷入局部最优解的问题;最后利用不同结构的 Elman神经网络寻找最优分解树不同频段下的风速规律进