【摘 要】
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自能源(We-energy,WE)作为能源互联网的子单元旨在实现能量间的双向传输及灵活转换.由于自能源在不同工况下运行特性存在很大差异,现有方法还不能对其参数精确地辨识.为了解
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(61433004);国家自然科学基金(61573094);中央高校基础科研业务费(N140402001)资助~~
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自能源(We-energy,WE)作为能源互联网的子单元旨在实现能量间的双向传输及灵活转换.由于自能源在不同工况下运行特性存在很大差异,现有方法还不能对其参数精确地辨识.为了解决上述问题,本文根据自能源网络结构提出了一种基于GAN技术的数据–机理混合驱动方法对自能源模型参数辨识.将GAN(Generative adversarial networks)模型中训练数据与专家经验结合进行模糊分类,解决了自能源在不同运行工况下的模型切换问题.通过应用含策略梯度反馈的改进GAN技术对模型进行训练,解决了自能源中输出序列离散的问题.仿真结果表明,提出的模型具有较高的辨识精度和更好的推广性,能有效地拟合系统不同工况下各节点的状态变化.
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