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摘要
为提高光伏发电系统输出功率的预测精度，提出基于改进相似日和蜜獾算法（HBA）优化改进双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）与核极限学习机（KELM）的光伏发电预测方法。首先，使用CRITIC权重法动态计算各气象因素对光伏发电功率的影响权重，通过逐时刻计算历史日和待预测日的加权欧氏距离确定相似日。其次，使用HBA优化BiLSTM和KELM模型参数，然后使用HBA参数优化后的BiLSTM进行功率预测，优化后的KELM进行误差优化预测。最后将初步预测功率和误差预测功率相加得到最终预测功率。仿真结果表明：该模型平均绝对百分比误差为0.91%，具有较高的光伏系统输出功率预测精度。
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