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申请/专利权人：湖北华中电力科技开发有限责任公司

摘要：本申请实施例涉及人工智能领域，提供一种直流微电网系统的控制方法及相关装置，直流微电网系统的控制方法包括：构建目标李亚普诺夫函数；计算N个全局渐近稳定域；基于N个全局渐近稳定域确定M个第一电网参数的稳定域波动参数；将稳定域波动参数从大到小排序靠前的P个第一电网参数确定为P个第二电网参数；基于P个第二电网参数构建训练集；基于训练集训练目标稳定分类神经网络模型；将用户输入的P个第二电网参数的P个待预测参数值输入目标稳定分类神经网络模型；当稳定预测结果为系统稳定类型时，将稳定预测结果对应的P个待预测参数值确定为直流微电网系统的参数值并运行直流微电网系统。本申请能够提高直流微电网系统的稳定性。

主权项：1.一种直流微电网系统的控制方法，其特征在于，所述直流微电网系统包括控制环路、主电路以及母线，所述主电路包括第一电感和第一电容，所述直流微电网系统的控制方法，包括：获取所述直流微电网系统的M个第一电网参数、所述第一电容的输出电压偏差最大值、所述第一电容的输出电压偏差最小值以及所述母线的恒定负载功率，M为大于1的整数；基于所述输出电压偏差最小值、所述恒定负载功率以及M个第一电网参数确定第一参数矩阵；基于所述输出电压偏差最大值、所述恒定负载功率以及M个第一电网参数确定第二参数矩阵；基于所述第一参数矩阵和所述第二参数矩阵确定目标正定矩阵，其中，所述目标正定矩阵使所述直流微电网系统满足全局渐近稳定；基于所述第一电容的输出电压偏差、所述第一电感的流经电流偏差以及所述目标正定矩阵构建目标李亚普诺夫函数；确定所述目标李亚普诺夫函数的全局渐近稳定域，其中，所述全局稳定域包括多个稳定域参数，所述稳定域参数包括输出电压偏差和流经电流偏差；分别将其中一个第一电网参数确定为目标电网参数并将其余（M-1）个第一电网参数确定为参考电网参数，为M个第一电网参数赋值N次，并计算N次全局渐近稳定域，得到N个全局渐近稳定域，其中，所述目标电网参数赋值N次的数值各不相同，所述参考电网参数赋值N次的数值均相同，N为大于1的整数；基于N个所述全局渐近稳定域确定所述目标电网参数的稳定域波动参数，得到M个第一电网参数的稳定域波动参数；将稳定域波动参数从大到小排序靠前的P个第一电网参数确定为P个第二电网参数；基于P个第二电网参数构建训练集，所述训练集包括训练样本和对应的分类标签，所述训练样本包括P个第二电网参数的生成值，所述分类标签为系统稳定类型或者系统不稳定类型；基于所述训练集训练目标稳定分类神经网络模型，至满足预设停止条件；将用户输入的所述P个第二电网参数的P个待预测参数值输入目标稳定分类神经网络模型，得到所述目标稳定分类神经网络模型输出的稳定预测结果，其中，所述稳定预测结果为系统稳定类型或者系统不稳定类型；当所述稳定预测结果为系统稳定类型时，将所述稳定预测结果对应的P个待预测参数值确定为所述直流微电网系统的参数值并运行所述直流微电网系统。

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