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一种基于SO优化神经网络的多电平光伏并网变换器模型预测控制方法、系统及设备 

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申请/专利权人:广西电网有限责任公司南宁供电局;广西电网有限责任公司

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SO优化神经网络的多电平光伏并网变换器模型预测控制方法、系统及设备,包括利用仿真平台搭建仿真模型;S2:通过仿真平台收集数据并进行数据预处理;S3:将处理完成的数据输入仿真模型中的神经网络进行训练得到神经网络‑MPC控制器;S4:利用SO算法对神经网络的初始权值和阈值优化,得到SO‑神经网络‑MPC控制器;S5:通过SO‑神经网络‑MPC控制器模拟变换器模型预测控制并输出合理的子模块预测值数据。本方案基于SO‑神经网络‑MPC控制器可以合理预测子模块数量,解决了现有技术存在的不能快速预测子模块的安装个数,需要经过多次试验及操作才可确定子模块个数,操作麻烦,导致MMC运行效率较低的技术问题。

主权项:1.一种基于SO优化神经网络的多电平光伏并网变换器模型预测控制方法,其特征在于,包括如下步骤:S1:利用MATLABSimulink仿真平台搭建以MMC为主电路、MPC为控制电路的仿真模型;S2:通过MATLABSimulink仿真平台收集数据并进行数据预处理,所述数据为MMC输出的若干电气变量;S3:将处理完成的数据输入仿真模型中的神经网络进行训练、测试,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和阈值;S4:利用SO算法对神经网络的初始权值和阈值优化,得到SO-神经网络-MPC控制器;S5:通过SO-神经网络-MPC控制器模拟多电平光伏并网变换器模型预测控制并输出合理的子模块数量预测值数据。

全文数据:

权利要求:

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