基于卷积神经网络的SVG参数优化辨识方法

本发明的基于卷积神经网络的SVG控制器参数辨识方法，通过BPA仿真软件得到各个SVG参数的不同组合和与之对应输出的无功、电压、电流曲线数据，并进行筛选，得到最终数据集；然后依据获取到的数据集搭建可以依据无功动态曲线数据逆推出SVG参数的神经卷积网络模型；最后以RTDS实测曲线数据作为模型输入，即可快速辨识出SVG参数值。本方法将卷积神经网络与SVG控制器参数辨识相结合，为SVG控制器参数辨识提供一种新的方法，保证了参数预测结果的准确度，也提高了辨识效率。

《基于卷积神经网络的SVG参数优化辨识方法》是一发明专利，专利号为 2022104476543，当前法律状态为已下证，由杭州电子科技大学提出申请，发明人为高慧敏;黄卓;钟毅;罗平;吴晨曦，申请日期为2022-04-26，公开（公告）日期为2025-01-28，国际专利分类号（IPC）为 G05B 13/04 (2006.01)，所属技术领域包括：电力信息卷积神经网络SVG控制器BPA仿真软件柔性交流输电静止无功发生器FACTS电力系统仿真RTDS硬件粒子群算法神经网络建模轨迹灵敏度SVG无功动态曲线。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明的基于卷积神经网络的SVG控制器参数辨识方法，通过BPA仿真软件得到各个SVG参数的不同组合和与之对应输出的无功、电压、电流曲线数据，并进行筛选，得到最终数据集；然后依据获取到的数据集搭建可以依据无功动态曲线数据逆推出SVG参数的神经卷积网络模型；最后以RTDS实测曲线数据作为模型输入，即可快速辨识出SVG参数值。本方法将卷积神经网络与SVG控制器参数辨识相结合，为SVG控制器参数辨识提供一种新的方法，保证了参数预测结果的准确度，也提高了辨识效率。

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