一种分布式资源超参数估计方法

本发明公开了一种分布式资源超参数估计方法，属于新能源运行技术领域，包括：构建基于GPT的分布式资源的随机模型：设随机变量表示不确定性因素，基于分布式资源线性时不变模型，建立基于GPT的马尔科夫链状态转换模型；对分布式资源参数分布状态进行先验假设，建立用于计算联合分布对解进行数学表达的分布式资源的集群响应随机系统模型；过滤分布式资源参数量测过程中的噪声；超参数后验分布，并更新GPT模型参数的后验分布；利用对超参数的后验分布进行近似求解，得到分布式资源的估计值；该分布式资源超参数估计方法，提升对分布式资源超参数的估计精度，提高系统在不确定环境中的适应性。