為了提高風(fēng)電功率的預(yù)測(cè)精度， 研究了一種基于粒子濾波（ Ｐ Ｆ） 與徑向基函數(shù)（ ＲＢＦ） 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的風(fēng)電功率預(yù)測(cè)方法。使用 Ｐ Ｆ算法對(duì)歷史風(fēng)速數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理， 將處理后的風(fēng) 速數(shù)據(jù)結(jié)合風(fēng)向、 溫度的歷史數(shù)據(jù)， 歸一化后構(gòu)成風(fēng)電功率預(yù)測(cè)模型的新的輸入數(shù)據(jù)； 利用處理后 的新的輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)， 建立 Ｐ Ｆ－ＲＢＦ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型， 預(yù)測(cè)風(fēng)電場(chǎng)的輸出功率。仿真結(jié)果 表明， 使用該預(yù)測(cè)模型進(jìn)行風(fēng)電功率預(yù)測(cè)， 預(yù)測(cè)精度有一定的提高， 連續(xù)１ ２０ｈ功率預(yù)測(cè)的平均絕對(duì) 百分誤差達(dá)到８．０４％， 均方根誤差達(dá)到１０．６７％