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本发明的基于卷积神经网络的SVG控制器参数辨识方法，通过BPA仿真软件得到各个SVG参数的不同组合和与之对应输出的无功、电压、电流曲线数据，并进行筛选，得到最终数据集；然后依据获取到的数据集搭建可以依据无功动态曲线数据逆推出SVG参数的神经卷积网络模型；最后以RTDS实测曲线数据作为模型输入，即可快速辨识出SVG参数值。本方法将卷积神经网络与SVG控制器参数辨识相结合，为SVG控制器参数辨识提供一种新的方法，保证了参数预测结果的准确度，也提高了辨识效率。
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114740730 A
(43)申请公布日 2022.07.12
(21)申请号 202210447654.3
(22)申请日 2022.04.26
(71)申请人 杭州电子科技大学
地址 31001
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