摘要：采用学习方法建模进行短期风电功率预测时，模型的输入数据一般为数值天气预报（NWP），输入数据的选取对模型的准确性起着很重要的作用。通过单点聚类对风电场的历史NWP数据进行聚类分析，从中寻找与预测日单点NWP最相近的样本，运用神经网络建模对预测日的短期风电功率进行预测并对某风电场发电功率预测进行仿真实验，与未对NWP数据进行聚类处理的预测对比，证明了该方法的可行性和有效性。

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