【摘 要】
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本文提出了一种基于VMD-HS-BP神经网络的光伏发电功率预测模型。利用相关性分析法选出相关性高的输入变量,使用VMD将原始数据分解为多个模态分量,利用和声搜索算法优化BP神经
【基金项目】
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基于大数据的绿色建筑能耗管理分析平台关键技术及示范(2017ZDL-SF-16-5),碑林区应用技术研发类项目(GX1903)。
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本文提出了一种基于VMD-HS-BP神经网络的光伏发电功率预测模型。利用相关性分析法选出相关性高的输入变量,使用VMD将原始数据分解为多个模态分量,利用和声搜索算法优化BP神经网络权值,用优化后的神经网络预测各分量,将分量预测值叠加得出光伏发电功率预测值。实践结果表明,VMD-HS-BP预测模型能达到更高的预测精度,更贴近光伏发电的实际运行功率。
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