摘要：为了提高短期风向预测的准确性和稳定性，提出一种基于激光雷达测风数据及改进非线性回声状态网络（NESN）模型进行风向预测。首先，通过激光测风雷达获取风机前方100 m的风向数据；其次，采用多元多项式函数构建储备池内部状态的非线性关系，减少权重矩阵的阶数，降低模型计算的复杂度；最后，建立预测模型，分别在不同的激光测风雷达数据集上展开仿真预测。结果表明，与非线性回声状态网络和自适应神经模糊推理系统（ANFIS）相比，改进NESN模型的平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）、归一化平均绝对误差（NMAE）和归一化均方根误差（NRMSE）明显降低，预测精度和稳定性有所提升；提高了风机对风精度，降低了偏航机械损耗。

      关键词：激光测风雷达；风向预测；非线性回声状态网络；偏航

      中图分类号：TM614     文献标识码：A