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用于数据中心的自耦降压起动风机控制方法及系统 

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申请/专利权人:北京中金云网科技有限公司

摘要:本发明公开了用于数据中心的自耦降压起动风机控制方法及系统;本发明涉及数据中心电网技术领域;设定一个参数化的策略网络,其输入是电网和电动机的当前状态,输出是抽头的步进调整区间及调整量的向量SDV,并初始化网络权重α。在实际环境中,根据当前神经网络PN输出的抽头调整量Δsit来采集样本s,记录每个样本s每一步的本征模态分量IMFsti、奖励向量A和新本征模态分量IMFsti’。本发明通过策略梯度算法的迭代优化过程(S1~S5),系统能够自主学习并不断优化控制策略,使得自耦变压器的抽头调整更加精确和高效。使电机系统能够适应电网环境和负载条件,提高了整个系统的鲁棒性和适应性,避免了数据中心因电机的谐波而受到不利影响。

主权项:1.用于数据中心的自耦降压起动风机控制方法,包括一自耦变压器,其特征在于:在风机的电机启动时,提取电网信号本征模态分量IMFit,然后执行如下步骤:S1,初始化策略网络:设定一个参数化的策略网络,其输入是电网和电动机的当前状态,输出是自耦变压器的抽头的步进调整区间及调整量组成的向量SDV,并初始化网络权重α;S2,采集样本:根据当前所述策略网络输出的抽头调整量Δsit来采集样本s,记录每个样本s每一步的所述本征模态分量IMFsti、奖励向量A和新本征模态分量IMFsti’;S3,计算累积奖励:对于每个所述样本s轨迹,计算从该步开始到轨迹结束的累积奖励序列B;S4,更新策略网络:根据所述累积奖励序列B来更新所述策略网络的权重α为权重αnew;目标是增加那些导致高累积奖励的动作的概率,减少导致低累积奖励的动作的概率;S5,迭代优化:重复步骤S2~S4;S6,执行实际调整:计算出所述向量SDV,设定PID控制器的参数并设定所述电机的目标转速和允许误差范围,并接受所述向量SDV;根据所述抽头的调整量,动态调整所述PID控制器的设定点。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 北京中金云网科技有限公司 用于数据中心的自耦降压起动风机控制方法及系统

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