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申请/专利权人：河北科技工程职业技术大学;赢舟(河北)科技有限公司

摘要：本发明涉及电路控制技术领域，具体是一种大功率直流升压控制效果优化方法和系统，该方法包括在仿真平台上搭建大功率直流升压仿真模型和逆变器仿真模型，并最终得到并网仿真模型；设定第一仿真场景至第N仿真场景，并进行N次仿真模拟，进而得到第一神经网络模型；监测预先设定的第一监测时段内的大功率直流升压输出波形监测数据、逆变器输出波形监测数据，并进行数据预处理，得到监测数据样本，将所述监测数据样本输入所述第一神经网络模型，得到大功率直流升压控制效果辨识结果，进而判断大功率直流升压控制参数是否需要调整。本发明通过对监测数据的人工智能分析，实现了封装式大功率直流升压控制系统穿透性分析。

主权项：1.一种大功率直流升压控制效果优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1，读取大功率直流升压模型和逆变器模型基础参数，在仿真平台上搭建大功率直流升压仿真模型和逆变器仿真模型；将所述大功率直流升压仿真模型和逆变器仿真模型进行组合，得到并网仿真模型；S2，读取大功率直流升压仿真模型中控制参数数量和逆变器仿真模型中控制参数数量，计算得到仿真次数N，设定第一仿真场景至第N仿真场景，在所述大功率直流升压仿真模型和逆变器仿真模型上进行N次仿真模拟，记录仿真模拟得到的第一仿真数据组至第N仿真数据组；利用所述第一仿真数据组至第N仿真数据组训练神经网络模型，得到第一神经网络模型；S3，监测预先设定的第一监测时段内的大功率直流升压输出波形监测数据、逆变器输出波形监测数据；将所述大功率直流升压输出波形监测数据、逆变器输出波形监测数据进行数据预处理，得到监测数据样本，将所述监测数据样本输入所述第一神经网络模型，得到大功率直流升压控制效果辨识结果；S4，根据所述大功率直流升压控制效果辨识结果，判断大功率直流升压控制参数是否需要调整；所述读取大功率直流升压仿真模型中控制参数数量和逆变器仿真模型中控制参数数量，计算得到仿真次数N，设定第一仿真场景至第N仿真场景，在所述大功率直流升压仿真模型和逆变器仿真模型上进行N次仿真模拟，记录仿真模拟得到的第一仿真数据组至第N仿真数据组的方法包括：读取所述大功率直流升压仿真模型中控制参数数量n1，n1＞1；读取所述逆变器仿真模型中控制参数数量n2，n2＞1；根据预先设定的分段数量D，通过仿真次数计算公式，得到仿真次数N；所述仿真次数计算公式为： ；根据所述分段数量、大功率直流升压仿真模型中控制参数数量、逆变器仿真模型中控制参数数量以及预先设定的大功率直流升压仿真模型控制参数限值、逆变器仿真模型控制参数限值，构造第一仿真场景至第N仿真场景，并得到逆变器仿真模型控制参数取值矩阵；根据所述第一仿真场景至第N仿真场景，在所述并网仿真模型上进行N次仿真模拟，得到大功率直流升压输出第一波形数据至大功率直流升压输出第N波形数据、逆变器输出第一波形数据至逆变器输出第N波形数据；根据所述逆变器输出第一波形数据至逆变器输出第N波形数据、逆变器仿真模型控制参数取值矩阵，通过控制归因算法，得到第一归因值至第N归因值；将所述第一归因值至第N归因值分别与所述大功率直流升压输出第一波形数据至大功率直流升压输出第N波形数据、逆变器输出第一波形数据至逆变器输出第N波形数据进行组合，得到第一仿真数据组至第N仿真数据组。

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