摘要:风能资源评估是整个风电场建设、运行的重要环节,是风电项目的根本,对风能资源的正确评估是风电场建设取得良好经济效益的关键,其基础是测风数据,测风数据的完整性和准确性对正确反应一个地区风资源优劣起着决定性作用,而在测风过程中往往有数据失真和缺失的情况,这些数据缺失对于正确的评估风资源状况以及计算发电量、机型的选择都有着极为重要的作用;此外风的不确定性和不可控性,风能也随之而变化,从而影响风电场的发电量.本文利用时间序列神经网络对风速的短时间预测,为风电场预测发电量和测风数据短时间缺失替补提供参考.利用山西神池县4378#测塔70m、50m、10m风速实测数据为基础进行短时间预测,结果表明:(1)利用神经网络对时间序列的短时间预测结果较好,预测时间越长,其精度越差;(2) 70m高度的短时间预测结果要优于50m、10m的预测结果,且50m、10m的预测值要高于实测值.(3)从累计误差来看,预测值的时段对于6-10m/s小风速时段比较合适,大风速时段的预测还有待进一步的研究.