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风速预测对风电场和电力系统的运行都具有重要意义。对风速进行比较准确的预测，可以有效地减轻或避免风电场对电力系统的不利影响，同时提高风电场在电力市场中的竞争能力。基于时间序列法和神经网络法，该文对风速预测进行了研究，提出了预测风速的时序神经网络法。该方法用时间序列法建模，得到风速特性的基本参数，并用这

用最基本的BP算法来训练BP神经网络时，学习率、均方误差、权值、阈值的设置都对网络的训练均有影响。综合选取合理的值，将有利于网络的训练。在最基本的BP算法中，学习率在整个训练过程是保持不变的，学习率过大，算法可能振荡而不稳定；学习率过小，则收敛速度慢，训练时间长。而要在训练之前选择最佳的学习率是不现

本文以某自动站数据为例，应用ARJMA模型对自动站风速进行预测，在经过模型识别，参数估计和模型定阶，并通过检验后应用该模型进行风电场风速预测．对自动站风速数据的预测值和实际值的比较说明该方法适合风速的预测．