针对风速预报中出现的资料获取困难、预报精度差等问题，文章提出采用临近历史数据的BP-神经网络风速短期预报模型，并重点对BP模型的输入层和隐含层参数进行估计。在一定范围内，枚举输入层和隐含层的参数，并采用大量数据进行模拟，同时采用SSE和MAE两种指标对模拟结果进行评价，得到了适合于风速预报的多个不同参数BP模型。同时将多个BP模型用于预报，发现预报结果精度都比较高，表明不同参数的BP模型均可用于预报且BP模型存在异参同效性。
风电场 风速 预报 BP-神经网络