本發(fā)明屬于新能源發(fā)電出力預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于改進(jìn)隨機(jī)森林方法的風(fēng)光發(fā)電出力的短期預(yù)測方法，采用遺傳算法獲取隨機(jī)森林方法最優(yōu)的初始參數(shù)，基于風(fēng)光發(fā)電和天氣歷史數(shù)據(jù)，采用隨機(jī)森林方法進(jìn)行短期風(fēng)光發(fā)電出力的預(yù)測；預(yù)測過程包括：隨機(jī)森林方法的線下訓(xùn)練過程和改進(jìn)隨機(jī)森林方法的在線預(yù)測；線下訓(xùn)練過程包括生成訓(xùn)練集，采用遺傳算法獲得隨機(jī)森林最優(yōu)特性參數(shù)，采用隨機(jī)森林方法進(jìn)行模型訓(xùn)練。本發(fā)明不需要對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)做額外修正，對(duì)異常數(shù)據(jù)和系統(tǒng)噪聲有較高的容忍度。本發(fā)明采用遺傳算法對(duì)隨機(jī)森林決策樹的參數(shù)值進(jìn)行最優(yōu)設(shè)置，保證隨機(jī)森林算法達(dá)到最優(yōu)的分類精度和識(shí)別速率。