[发明专利]一种基于贝叶斯神经网络的风电机组参数辨识方法有效
| 申请号： | 202010202498.5 | 申请日： | 2020-03-20 |
| 公开（公告）号： | CN111415010B | 公开（公告）日： | 2022-11-22 |
| 发明（设计）人： | 钱峰;刘俊磊;杨韵;宋子强;蔡秋娜;彭孝强;陈鹏;张韧 | 申请（专利权）人： | 广东电网有限责任公司阳江供电局 |
| 主分类号： | G06N7/00 | 分类号： | G06N7/00;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 刘静 |
| 地址： | 529500 *** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于贝叶斯神经网络的风电机组参数辨识方法，包括以下步骤：S1，采集风电机组历史数据，并对贝叶斯神经网络模型参数初始化；S2，将全部风电机组历史数据分为训练数据及测试数据；S3，利用训练数据计算网络输出；S4，更新贝叶斯神经网络模型权值；S5，计算全局误差，判断是否满足要求，若满足要求，获得最终的网络权值矩阵，结束学习算法。否则，返回S3，进入下一轮的学习；S6，利用测试数据及网络权值计算网络输出，得到风电机组的参数辨识结果。本发明将贝叶斯理论与神经网络模型进行结合，与传统参数辨识方法相比，该方法在辨识过程中，考虑了外部环境不确定性变化时的影响，该方法具有全局误差容易收敛，迭代步数少的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 贝叶斯 神经网络 机组 参数 辨识 方法 | ||
【主权项】：
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