本研究旨在提出一种双层控制模型，结合模型预测控制（MPC）和多目标哈里斯鹰（MOHHO）算法，实现风电预测误差补偿和平抑风电功率波动的储能控制策略。MPC是一种基于模型的控制方法，它通过使用系统的动态模型来预测未来的行为。控制器在每个控制时刻都会解决一个优化问题，以确定最佳的控制输入，从而使系统在未来的时间段内达到预期的性能目标。优化问题的目标是最小化一个代价函数，该函数通常包括跟踪误差、控制输入

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本代码基于Matalb平台编译，将GA(遗传算法)与BP神经网络结合，进行数据回归预测输入训练的数据包含12个特征，1个响应值，即通过12个输入值预测1个输出值（多变量分类预测）归一化训练数据，提升网络泛化性通过GA算法优化BP神经网络的初始权重、初始偏差等参数，记录下最优的网络参数训练BP网络进行分类预测，将优化前后的网络预测效果进行对比，突出优化的重要性迭代计算过程中，自动显示优化进度条，实时

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虽然神经⽹络的各层的输⼊信号分布不同，但最终“指向“的样本标记是不变的，即边缘概率不同⽽条件概率⼀致。神经⽹络中，常⽤的归⼀化策略有BN(Batch Normalization)， WN(Weight Normalization)， LN(Layer Normalization)，IN(Instance Normalization)。使用BP神经网络实现简单的电力负荷回归预测任务。主要的步骤为：导

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