摘要
本发明提出了一种基于自适应基值与变步长的FPGA实时仿真方法、装置及其可读存储介质,通过机器学习模型训练系统状态与标幺化基值映射关系,输出基值初值并经PID动态微调,结合含误差估计的高阶数值方法及基值动态范围自动调整步长,在FPGA上并行执行。具有基值选取自动化、步长调整智能化、计算资源高效复用等优势,可提升复杂系统仿真精度与效率,适用于新能源电力等强非线性场景。
技术关键词
实时仿真方法
PID控制器
硬件描述语言
可读存储介质
机器学习模型训练
轻量化神经网络
动态
误差
数值
模型压缩
系统仿真
控制单元
流水线
周期性
决策
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