[发明专利]基于卷积神经网络的SVG参数优化辨识方法在审
| 申请号： | 202210447654.3 | 申请日： | 2022-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN114740730A | 公开（公告）日： | 2022-07-12 |
| 发明（设计）人： | 高慧敏;黄卓;钟毅;罗平;吴晨曦 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04 |
| 代理公司： | 北京圣州专利代理事务所(普通合伙) 11818 | 代理人： | 黄青青 |
| 地址： | 310018 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明的基于卷积神经网络的SVG控制器参数辨识方法，通过BPA仿真软件得到各个SVG参数的不同组合和与之对应输出的无功、电压、电流曲线数据，并进行筛选，得到最终数据集；然后依据获取到的数据集搭建可以依据无功动态曲线数据逆推出SVG参数的神经卷积网络模型；最后以RTDS实测曲线数据作为模型输入，即可快速辨识出SVG参数值。本方法将卷积神经网络与SVG控制器参数辨识相结合，为SVG控制器参数辨识提供一种新的方法，保证了参数预测结果的准确度，也提高了辨识效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 svg 参数 优化 辨识 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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