基于神经网络的新能源发电系统阻抗模型辨识方法及系统
公开
摘要
本发明提供了一种基于神经网络的新能源发电系统阻抗模型辨识方法及系统，利用扫频方法获得不同稳态工作点下新能源发电系统的训练数据集和测试数据集并归一化；利用训练数据集训练神经网络，得到具有新能源发电系统阻抗特性的神经网络；将测试数据集的输入数据输入到神经网络中得到阻抗辨识结果；结合测试数据集的输出数据求取均方误差，调整神经网络隐藏层数目及各隐藏层神经元数目，使得均方差(mean‑square‑error,MSE)小于设定阈值；向得到的神经网络中输入任意稳态工作点下的输入数据，得到对应工作点下的阻抗输出。本发明仅通过测量稳态工作点数据即可获取对应工作点下的发电系统阻抗特性，且具有较高的精度。
基本信息
专利标题 ：
基于神经网络的新能源发电系统阻抗模型辨识方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114611676A
申请号 ：
CN202210289911.5
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-03-23
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
吕敬王众蔡旭
申请人 ：
上海交通大学
申请人地址 ：
上海市闵行区东川路800号
代理机构 ：
上海恒慧知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
徐红银
优先权 ：
CN202210289911.5
主分类号 ：
G06N3/04
IPC分类号 ：
G06N3/04 G06N3/08 G06K9/62 H02J3/38
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/02
采用神经网络模型
G06N3/04
体系结构，例如，互连拓扑
法律状态
2022-06-10 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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