基于VMD-HS-BP的建筑光伏发电功率预测模型

摘要

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.