[发明专利]电压暂降抑制方法、装置及终端设备

权利要求书

1.一种电压暂降抑制方法，其特征在于，所述方法应用于DC-DC大功率开关变换器，包括：

获取DC-DC大功率开关变换器的电力参数；

将所述电力参数输入至预设神经网络模型，得到补偿控制参数；

获取DC-DC大功率开关变换器的初始控制参数；

基于所述初始控制参数和所述补偿控制参数对DC-DC大功率开关变换器的压降进行抑制。

2.如权利要求1所述的电压暂降抑制方法，其特征在于，所述预设神经网络模型的创建过程包括：

获取样本数据并对所述样本数据进行预处理；

基于预处理后的样本数据训练神经网络，得到预设神经网络模型。

3.如权利要求2所述的电压暂降抑制方法，其特征在于，所述基于预处理后的样本数据训练神经网络，得到预设神经网络模型，包括：

基于预处理后的样本数据训练神经网络，得到神经网络的结构系数；

根据神经网络的结构系数确定预设神经网络模型。

4.如权利要求3所述的电压暂降抑制方法，其特征在于，所述预处理后的样本数据包括训练样本数据和检验样本数据，所述基于预处理后的样本数据训练神经网络，得到神经网络的结构系数，包括：

基于训练样本数据训练神经网络；

将检验样本数据输入至经过训练样本数据训练的神经网络，若经过训练样本数据训练的神经网络的输出值在预设范围内，则确定神经网络训练完成，并存储训练完成的神经网络的结构系数。

5.如权利要求1至4任一项所述的电压暂降抑制方法，其特征在于，所述预设神经网络模型包括输入层、隐含层和输出层；所述隐含层与输入层的映射关系为：

f_i＝exp(-||X-C_i||²÷2σ_i²)

其中，f_i为隐含层的第i个基函数，X为输入层的输入值，C_i为第i个基函数的中心，σ_i为第i个基函数的宽度。

6.如权利要求5所述的电压暂降抑制方法，其特征在于，所述输出层与隐含层的映射关系为：

其中，y为输出层的输出值，f_i为隐含层的第i个基函数，为隐含层第i个神经元与输出y之间的连接权值，m为隐含层中神经元的个数。

7.一种电压暂降抑制装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取DC-DC大功率开关变换器的电力参数；

模型计算模块，用于将所述电力参数输入至预设神经网络模型，得到补偿控制参数；

第二获取模块，用于获取DC-DC大功率开关变换器的初始控制参数；

压降抑制模块，用于基于所述初始控制参数和所述补偿控制参数对DC-DC大功率开关变换器的压降进行抑制。

8.如权利要求7所述的电压暂降抑制装置，其特征在于，还包括：

模型创建模块，用于获取样本数据并对所述样本数据进行预处理，并基于预处理后的样本数据训练神经网络，得到预设神经网络模型。

9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述方法的步骤。