利用瞪羚算法确定卷积神经网络超参数及利用该卷积神经网络对光储构网型逆变器优化的方法、装置

本发明涉及控制技术领域，尤其涉及一种利用瞪羚算法确定卷积神经网络超参数及利用该卷积神经网络对光储构网型逆变器优化的方法、装置。基于卷积神经网络建立逆变器参数控制模型，通过瞪羚算法优化卷积神经网络超参数，提升模型特征学习能力，得到逆变器控制参数，将实时测量的电网阻抗作为卷积神经网络模型输入，逆变器控制参数作为输出，特征映射输入输出关系，根据电网阻抗变化自适应更新逆变器控制参数，使光储构网型逆变器一直保持稳定输出。