一种基于高斯混合模型的光伏预测误差评估方法

本发明提出了一种基于高斯混合模型的光伏预测误差评估方法，首先，通过神经网络预测模型对光伏发电功率进行预测，并对预测后的功率值与实际值进行归一化处理，构建成数据样本集。再将构建完成的数据样本集进行GMM聚类分析，根据其数据特性以及相似性划分为不同的群组进行分区处理。最后采用高斯混合模型对光伏出力预测误差的数据样本集进行分析，并与正态分布与t分布进行对比，结果表明高斯混合模型对光伏预测误差的拟合效果最好，优于单一模型，能够更灵活地适应数据的多模态特性，对实现对光伏出力的动态调度以及适应实时变化的电力需求具有重要意义。