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本发明涉及一种基于瞬变气象的超短期光伏出力预测方法,包括:获取历史样本数据并进行预处理;基于模糊C均值聚类对历史样本数据进行聚类;基于主成分分析法对历史气象数据进行特征降维得到气象数据特征;在每个天气类型下随机确定一个参考日样本,并基于其与相似日气象数据特征之间的余弦距离进行排序;构建自适应门控循环单元神经网络模型;将相邻排序的相似日样本的历史光伏出力数据分别作为模型的输入与输出,基于不确定性加权法对模型进行训练;基于训练完成的模型预测光伏出力。与现有技术相比,本发明充分考虑了历史光伏出力与气象信息间的关系、相同天气类型下相似日样本间的相关信息,能够有效准确的对超短期光伏出力进行预测。