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本文基于WRF天气预报模式和SVM统计回归方法对云南低纬高原典型山地风电场即杨梅山风电场开展风电功率预报研究。选取2012年7月,10月和2013年1月、4月作为预报目标月,开展未来3天(次日00时到第4天00时共计72小时),时间分辨率为15min的WRF模式下三种近地面层方案(MM5近似方案、ETA近似方案和PX近似方案)气象要素场模拟试验。提取模拟结果并重点对风电功率最主要影响因子——风速展开详细分析讨论。将WRF模拟的气象因子包括风速、风向、温度、湿度、气压与风电场实际功率通过SVM统计回归方法建立回归方程,开展杨梅山风电场未来三天共计72小时时间分辨率为15mmin的风电功率预报研究。示例分析讨论在使用SVM统计回归方法中,训练数据的选取对预报结果的影响。主要结论如下：(1)在风速模拟方面,WRF模式三种近地面层方案对风速变化趋势模拟均较好。但WRF模式的模拟风速振幅比机头实际风速变化振幅大,即实际风速大,WRF模拟风速更大；实际风速小,WRF模拟风速更小。风速模拟相关性最好的为MM5近似方案对2013年1月第1天的预报,达到0.81；风速模拟均方根误差和平均绝对误差最小的为MM5近似方案对2012年10月第2天的预报,仅为1.94m/s和1.491m/s。所选预报目标月中,风速模拟相关性最好的为2013年1月,最差的为2013年7月。在均方根误差和平均绝对误差方面,2012年10月最小,2013年4月最大。WRF风速模拟相关性最好的为MM5近似方案；均方根误差和平均绝对误差最小的为ETA近似方案。(2)WRF模式下三种方案包括MM5近似方案、ETA近似方案、PX近似方案所预报的风电功率均能通过显著性检验,其中MM5近似方案效果最好,ETA近似方案较好,PX近似方案效果最差。但根据归一化均方根误差和归一化平均绝对误差结果,MM5和ETA近似方案的效果远远优于PX近似方案,达到了风电功率预报上场要求,PX近似方案预报结果不能满足风电功率预报上场要求。风电功率预报相关性最好的为2013年1月,最差的为2013年4月。归一化均方根误差和归一化平均绝对误差最小的2012年7月,最差的为2013年4月。在使用SVM统计回归方法时,训练数据的选取对预报结果影响较大。(3)综合比较,基于WRF模式和SVM统计回归方法预报杨梅山风电场风电功率,WRF模式近地面层方案选择MM5近似方案为最优方案。