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申请/专利权人：广西电网有限责任公司南宁供电局;广西电网有限责任公司
摘要：本发明涉及电力系统柔性直流输电领域，具体是一种基于WOA优化神经网络的多电平光伏逆变器模型预测方法、系统及设备，包括S1：通过MPC‑MMC仿真平台收集数据并进行数据预处理；S2：将数据输入神经网络训练得到神经网络‑MPC控制器，且训练的过程中得到神经网络的初始权值、阈值；S3：采用WOA算法来优化神经网络初始权值、阈值，得到WOA‑神经网络‑MPC控制器；S4：利用得到的WOA‑神经网络‑MPC控制器进行MPC控制器的模拟并输出数据。相比起现有技术，本专利通过设置WOA算法来优化神经网络‑MPC控制器，提高了WOA‑神经网络‑MPC控制器输出所预测的子模块数量的速度及精度，解决了现有技术存在的确定子模块安装数量的精度较低，往往很难一次就测试出最为合理的子模块数量的技术问题。
主权项：1.一种基于WOA优化神经网络的多电平光伏逆变器模型预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：通过MPC-MMC仿真平台搭建仿真模型，通过MPC-MMC仿真平台收集数据并进行数据预处理，所述数据为MMC输出的若干电气变量；S2：将数据输入仿真模型的神经网络训练得到神经网络-MPC控制器，且训练的过程中得到神经网络的初始权值、阈值；S3：采用WOA算法来优化神经网络初始权值、阈值，得到WOA-神经网络-MPC控制器；S4：利用得到的WOA-神经网络-MPC控制器进行MPC控制器的模拟并输出合理的子模块数量预测值数据。
全文数据：
权利要求：
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