针对光伏发电功率预测精度不足难以满足光伏发电并网需求的问题，提出一种基于云遗传算法(Cloud Genetic Algorithm, CGA)优化BP神经网络的短期光伏发电功率预测的方法。首先，根据天气特征选取相似日，其次，通过云模型对遗传算法的交叉概率和变异概率进行自适应调整，最后，利用CGA得到最优的权值和阈值赋值给BP神经网络的初始权值和阈值，并建立光伏发电功率预测模型。仿真结果表明，该预测模型使预测结果较其它模型效果更加理想，实现了降低预测误差的目的。
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