[发明专利]一种基于深度学习的抽蓄机组调节系统辨识方法有效
| 申请号： | 202111610797.3 | 申请日： | 2021-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN114330119B | 公开（公告）日： | 2023-08-25 |
| 发明（设计）人： | 张楚;孙伟;李沂蔓;花磊;嵇春雷;马慧心;彭甜 | 申请（专利权）人： | 淮阴工学院 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/006;G06N3/0442;G06N3/048;G06N3/0985 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 223400 江苏省淮*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的抽蓄机组调节系统辨识方法，包括以下步骤：(1)对抽水蓄能机组调节系统进行机理建模，利用机理模型产生仿真数据，并划分为训练集和测试集，确定深度学习模型的输入变量；(2)构建深度学习GRU模型，挖掘抽蓄机组调节系统运行数据深层次特征；(3)改进哈里斯鹰优化算法，在逃逸能量中引入一种非线性能量指数递减策略；(4)将改进的哈里斯鹰优化算法实现GRU模型超参数的动态调整；(5)利用训练好的GRU模型和测试集数据得到预测值。本发明构借助改进哈里斯鹰优化算法的全局寻优能力，获取最优模型结构与参数，以提高GRU模型的泛化性，实现对抽水蓄能调节系统的精确辨识，有效提升机组建模精度，进而保障机组控制品质。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 机组 调节 系统 辨识 方法 | ||
【主权项】：
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