一种基于递归高斯混合模型的可再生能源发电不确定性追踪方法

本发明公开了一种基于递归高斯混合模型的可再生能源发电不确定性追踪方法，包括：1、获得可再生能源发电的确定性预测曲线，形成包含预测和实际发电功率的联合观测集；2、设置聚类数为，对执行k‑means算法，得到个聚类；3、基于个聚类，计算高斯混合模型中各个高斯分量的初始参数；4、利用期望最大化算法更新高斯混合模型参数，得到起始最优参数；5、构建递归更新概率模型，基于新到来的样本，对概率模型进行递归更新；6、利用更新后的高斯混合模型，计算给定最新预测功率条件下实际功率的条件概率分布，以实现对可再生能源发电不确定性的实时量化与追踪。