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申请/专利权人：清华大学
摘要：本发明提供一种基于微分神经网络的电力系统动态元件建模方法及装置，包括：确定待建模电力系统的状态变量；获取系统数据集；其中，通过量测或仿真实验得到系统数据集，系统数据集包括用于模型训练的状态变量、输入变量、输出变量；根据系统数据集训练微分神经网络模型，得到电力系统动态元件模型；电力系统动态元件模型包括微分方程表达及代数方程表达；微分方程表达用于描述电力系统的状态信息，代数方程表达用于描述电力系统输出信息。通过系统数据集对微分神经网络模型进行训练，基于微分神经网络的元件模型易于进行求导操作，可极大便利电力系统运行控制决策，可提供一种全新的对于电力系统结构、动态和控制神经网络化的仿真方法。
主权项：1.基于微分神经网络的电力系统动态元件建模方法，其特征在于，包括：确定待建模电力系统的状态变量；获取系统数据集；其中，通过量测或仿真实验得到所述系统数据集，所述系统数据集包括用于模型训练的状态变量、输入变量、输出变量；根据所述系统数据集训练微分神经网络模型，得到电力系统动态元件模型；其中，所述微分神经网络模型通过在复杂网络动态系统神经网络中添加输入方程模块和输出方程模块得到，所述电力系统动态元件模型包括微分方程表达及代数方程表达；其中，所述微分方程表达用于描述电力系统的状态信息，代数方程表达用于描述电力系统的输出信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 基于微分神经网络的电力系统动态元件建模方法及装置
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