【摘 要】
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当电力变换器的内部参数及拓扑未知时,现有的基于频率扫描阻抗建模方法仅能保证所建立的暂态模型在单一工作点有效.为了使所建立的暂态模型在宽范围内有效,提出了一种基于深度学习方法的变换器暂态等效建模方法.首先,对变换器黑盒建模问题与深度循环神经网络的等效性进行研究.然后,提出基于门控单元循环神经网络的变换器黑盒宽范围等效建模方法.最后,在变换器接入点大扰动下、多工作点下进行仿真实验,验证了所提出的方法在宽范围内的暂态过程均具有等效性.
【机 构】
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国网辽宁省电力有限公司,辽宁沈阳110004;沈阳工业大学电气工程学院,辽宁沈阳110870
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当电力变换器的内部参数及拓扑未知时,现有的基于频率扫描阻抗建模方法仅能保证所建立的暂态模型在单一工作点有效.为了使所建立的暂态模型在宽范围内有效,提出了一种基于深度学习方法的变换器暂态等效建模方法.首先,对变换器黑盒建模问题与深度循环神经网络的等效性进行研究.然后,提出基于门控单元循环神经网络的变换器黑盒宽范围等效建模方法.最后,在变换器接入点大扰动下、多工作点下进行仿真实验,验证了所提出的方法在宽范围内的暂态过程均具有等效性.
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