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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于神经网络的飞跨电容电压预测方法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：CN120150536B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202510406897.6，技术领域涉及：H02M7/483；该发明授权基于神经网络的飞跨电容电压预测方法是由王可迪;唐赛;王达名;杭丽君;何远彬设计研发完成，并于2025-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的飞跨电容电压预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉公开了一种基于神经网络的飞跨电容电压预测方法，包括以下步骤：S10，通过模型预测控制器MPC采集飞跨电容多电平变换器FCMC在空载至满载运行过程中的开关信号、输出电压及电容电压真实值；S20，构建双层前馈神经网络，记录定义的输入向量和输出向量，其中输入向量包括当前时刻的开关信号、输出电压及前一时刻的飞跨电容电压估计值，输出向量为当前时刻的飞跨电容电压估计值；S30，以不同的电容电压为初始条件重复S10和S20；S40，利用反向传播算法BP对神经网络进行离线训练，优化网络权重和偏置，使网络输出逼近此时飞跨电容运行的真实电压；S50，将训练完成的神经网络部署至FPGA控制器，结合模型预测控制MPC算法在线实时估计飞跨电容电压。

本发明授权基于神经网络的飞跨电容电压预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的飞跨电容电压预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S10，通过模型预测控制器MPC采集飞跨电容多电平变换器FCMC在空载至满载运行过程中的开关信号、输出电压及电容电压真实值； S20，构建双层前馈神经网络，记录定义的输入向量和输出向量，其中输入向量包括当前时刻的开关信号、输出电压及前一时刻的飞跨电容电压估计值，输出向量为当前时刻的飞跨电容电压估计值； S30，以不同的电容电压为初始条件重复S10和S20； S40，利用反向传播算法BP对神经网络进行离线训练，优化网络权重和偏置，使网络输出逼近此时飞跨电容运行的真实电压； S50，将训练完成的神经网络部署至FPGA控制器，结合模型预测控制MPC算法在线实时估计飞跨电容电压，替代传统电压传感器； 所述S20具体包括： 以当前输出电压，前一时刻的电容电压、开关信号作为自变量，当前电容电压的估计值作为因变量，它们之间的映射关系如式3所示： 3 其中为当前电容电压估计值，为开关信号，为前一时刻电容电压估计值，为前一时刻输出电压； 为此建立神经网络模型对多电平变换器的运行数据进行学习，令神经网络逼近式3的映射关系，如4所示，神经网络采用两层BP网络结构，输出层直接输出电容电压估计值，其节点数等于飞跨电容的数目， 4 其中是神经网络的输入向量，是神经网络隐藏层的输出向量，和分别为隐藏层和输出层的权重矩阵，b[1]和b[2]分别为隐藏层和输出层的偏置向量，g[1]和g[2]分别为隐藏层和输出层的激活函数，考虑到电容电压俱为正实数，和Relu函数的值域相吻合，因此选取Relu作为输出层的激活函数g[2]；神经网络隐含层的激活函数g[1]采用tanh，其值域为-1,1关于原点中心对称； 记录每个时刻的样本Ik=[,,,,,,,]T和对应标签vk=[,,]T，其中，为开关信号，为输出电压，为前一时刻电容电压估计值。

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