一种基于WOA优化神经网络的多电平光伏逆变器模型预测方法、系统及设备

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推荐专利
一种基于WOA优化神经网络的多电平光伏逆变器模型预测方法、系统及设备
申请号:CN202411043292
申请日期:2024-07-31
公开号:CN118826139A
公开日期:2024-10-22
类型:发明专利
摘要
本发明涉及电力系统柔性直流输电领域,具体是一种基于WOA优化神经网络的多电平光伏逆变器模型预测方法、系统及设备,包括S1:通过MPC‑MMC仿真平台收集数据并进行数据预处理;S2:将数据输入神经网络训练得到神经网络‑MPC控制器,且训练的过程中得到神经网络的初始权值、阈值;S3:采用WOA算法来优化神经网络初始权值、阈值,得到WOA‑神经网络‑MPC控制器;S4:利用得到的WOA‑神经网络‑MPC控制器进行MPC控制器的模拟并输出数据。相比起现有技术,本专利通过设置WOA算法来优化神经网络‑MPC控制器,提高了WOA‑神经网络‑MPC控制器输出所预测的子模块数量的速度及精度,解决了现有技术存在的确定子模块安装数量的精度较低,往往很难一次就测试出最为合理的子模块数量的技术问题。
技术关键词
优化神经网络 电平光伏逆变器 模型预测方法 仿真平台 神经网络训练 电力系统柔性直流输电 控制器 数据 模型预测控制系统 算法 可读存储介质 仿真模型 代表 模块 变量 表达式 预测系统 计算机 数学模型
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沪ICP备2023015588号