典型文献
基于深度学习的变换器宽范围暂态等效建模
文献摘要：
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.
文献关键词：
电力变换器;暂态建模;深度学习;神经网络;等效建模
中图分类号：
作者姓名：
胡博;杨超;田小蕾;李云路;杨俊友;崔嘉
作者机构：
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
文献出处：
引用格式：
[1]胡博;杨超;田小蕾;李云路;杨俊友;崔嘉-.基于深度学习的变换器宽范围暂态等效建模)[J].电气传动,2022(09):26-31
A类：
电力变换器,扫描阻抗
B类：
宽范围,等效建模,频率扫描,阻抗建模,暂态模型,工作点,深度学习方法,黑盒,循环神经网络,等效性,门控单元,接入点,大扰动,暂态过程,暂态建模
AB值：
0.267006
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