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针对光伏发电功率受多种天气因素影响造成预测难度大的现状，提出了一种基于弯曲高斯过程的混合模型，可以实现一天内任意时刻的光伏出力的概率预测，获得置信区间预测值和点预测值．该算法先由多元自适应回归样条模型实现对多维输入变量的约减，同时得到待预测值的先验数据，然后利用模糊C均值算法按天气类型对训练集数据和测试集的先验数据进行聚类，得到相似样本，再利用弯曲高斯过程模型对测试集数据进行估计，最后利用Bagging算法实现对子混合模型的集成学习，得到待预测值的区间估计和点估计．仿真及试验结果验证了该混合模型的有效性和