为了提高短期风功率预测精度，提出了一种基于贝叶斯动态线性模型误差补偿的方法去实现预测精度的提升。首先采用较为常用的RBF神经网络作为初始预测模型，然后统计分析预测误差找出其分布特性，再根据其误差分布特性建立贝叶斯动态线性模型继而对误差数据进行预测，最后由贝叶斯动态线性模型预测结果对原神经网络输出进行补偿从而达到预测精度提高的目的。实验结果表明该方法能较好地提高风功率预测精度，具有较好的普适性。
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