长期风速预测是许多领域的重要研究课题，包括电力市场结构调整、能源管理和风电场优化设计。然而，仅靠精确的数值不足以完全描述长期风速预测的变化趋势。相反，区间变化和语义可以提供更全面的长期风速预测信息。本文针对数值预测风速变化的弊端，提出一个混合预测模型，该模型结合了模糊认知图和粒计算进行预测。具体为先运用粒计算对数据颗粒化，然后使用模糊认知图对处理后的数据进行预测。通过与BP神经网络对比，仿真实验表明所提算法在预测区间值和语义表现出更好的性能。这项研究强调了将区间变化和语义表达纳入长期风速预测的重要性，所提出的模型可以作为风能行业相关者的决策工具。