一种基于改进高斯过程回归的光伏短期出力预测方法

摘要

本发明公开了一种基于改进高斯过程回归的光伏短期出力预测方法，以天气类型指数、日平均温度和湿度相似度为参考，对数据进行分类，针对不同的天气类型选择不同的影响因素，在matlab中建立对应的权重线性递减粒子群高斯过程回归LinWPSO-GPR预测模型，具体按照以下步骤实施：步骤1、数据分类；步骤2、建立预测模型；步骤3、获得预测样本输出期望，即功率预测值，解决了现有技术中的光伏短期出力预测方法寻优过程易陷入局部最优、且优化效果及迭代的收敛性过于依赖初始值的问题。