针对光伏发电功率预测精度不高的问题,提出一种结合纵横交叉算法与改进的高斯过程回归算法(crisscross optimization algorithm and weighted Gaussian process regression,CSO-WGPR)的预测模型。首先,通过加权模糊聚类对天气类型进行划...针对光伏发电功率预测精度不高的问题,提出一种结合纵横交叉算法与改进的高斯过程回归算法(crisscross optimization algorithm and weighted Gaussian process regression,CSO-WGPR)的预测模型。首先,通过加权模糊聚类对天气类型进行划分,选出与预测日相同类型的相似日样本;其次,采用单类支持向量机(One-Class supportvectormachine,One-ClassSVM)算法结合传统高斯过程回归算法,建立改进后的高斯过程回归模型(weighted Gaussianprocess regression,WGPR),减小异常值数据对预测结果的不良影响;然后,采用纵横交叉算法(crisscross optimization algorithm,CSO)优化WGPR的超参数,进一步提高模型的预测精度。以澳洲爱丽丝泉光伏系统为例进行建模预测,真实数据仿真和实验结果表明,所提预测模型在晴天、阴天、雨天类型下具有更高的预测精度,验证了该方法的有效性。展开更多
