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龙图腾网恭喜上海交通大学申请的专利基于神经网络的新能源发电系统阻抗模型辨识方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114611676B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210289911.5，技术领域涉及：G06N3/084；该发明授权基于神经网络的新能源发电系统阻抗模型辨识方法及系统是由吕敬;王众;蔡旭设计研发完成，并于2022-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的新能源发电系统阻抗模型辨识方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于神经网络的新能源发电系统阻抗模型辨识方法及系统，利用扫频方法获得不同稳态工作点下新能源发电系统的训练数据集和测试数据集并归一化；利用训练数据集训练神经网络，得到具有新能源发电系统阻抗特性的神经网络；将测试数据集的输入数据输入到神经网络中得到阻抗辨识结果；结合测试数据集的输出数据求取均方误差，调整神经网络隐藏层数目及各隐藏层神经元数目，使得均方差mean‑square‑error,MSE小于设定阈值；向得到的神经网络中输入任意稳态工作点下的输入数据，得到对应工作点下的阻抗输出。本发明仅通过测量稳态工作点数据即可获取对应工作点下的发电系统阻抗特性，且具有较高的精度。

本发明授权基于神经网络的新能源发电系统阻抗模型辨识方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的新能源发电系统阻抗模型辨识方法，其特征在于，包括：利用扫频方法获得不同稳态工作点下新能源发电系统的训练数据集和测试数据集；分别对所述训练数据集和所述测试数据集进行归一化预处理，将所述训练数据集和所述测试数据集分别转换到同一取值区间；利用归一化后的所述训练数据集训练神经网络，获得表征新能源发电系统阻抗特性的神经网络模型；利用归一化后的所述测试数据集，测试所述神经网络模型，输出基于神经网络的阻抗辨识结果；基于归一化后的所述测试数据集对所述阻抗辨识结果进行误差分析，求取均方误差MSE；如果所述均方误差MSE大于等于设定阈值，则调整所述神经网络模型的隐藏层数目以及各隐藏层神经元数目，直至所述均方误差MSE小于设定阈值，获得阻抗模型；向所述阻抗模型中输入新能源发电系统任意稳态工作点下的输入数据，得到对应工作点下的阻抗输出，完成新能源发电系统的阻抗辨识。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人上海交通大学，其通讯地址为：200240 上海市闵行区东川路800号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。