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基于机器学习的模块化多电平换流器的模型预测控制研究
被引量：
1
1
作者
余瑜
杨文康
+1 位作者
徐岸非
汪健
《控制工程》
CSCD
北大核心
2023年第10期1775-1785,共11页
模型预测控制器(model predictive controller,MPC)因可实现多目标优化控制被广泛应用在模块化多电平换流器(modular multilevel converter,MMC)领域,但随着子模块数量增加,MPC的在线计算量成几何级数增长。因此,提出了基于机器学习的MM...
模型预测控制器(model predictive controller,MPC)因可实现多目标优化控制被广泛应用在模块化多电平换流器(modular multilevel converter,MMC)领域,但随着子模块数量增加,MPC的在线计算量成几何级数增长。因此,提出了基于机器学习的MMC的模型预测控制方法,首先利用MPC-MMC仿真平台收集数据并对数据进行预处理,再进行神经网络训练得到神经网络-MPC(neural network-MPC,NN-MPC)。为了提高神经网络训练效率,采用随机森林来优化神经网络的初始权值和阈值,得到随机森林-神经网络-MPC(random forest-neural network-MPC,RF-NN-MPC),将其用来模拟MPC。仿真结果表明,RF-NN-MPC在学习效率和学习精度方面都优于NN-MPC,在保持了良好的控制效果的同时,使MPC-MMC不受子模块数量约束,在线计算量始终为1次。
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关键词
神经网络
随机森林
模型预测控制
模块化多电平换流器
变分模态分解
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职称材料
题名
基于机器学习的模块化多电平换流器的模型预测控制研究
被引量：
1
1
作者
余瑜
杨文康
徐岸非
汪健
机构
湖北工业大学电气与电子工程学院、太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室
出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2023年第10期1775-1785,共11页
基金
湖北省技术创新重大项目(2019AAA018)
襄阳湖北工业大学产业研究院重点资助项目(XYYJ2022C11)。
文摘
模型预测控制器(model predictive controller,MPC)因可实现多目标优化控制被广泛应用在模块化多电平换流器(modular multilevel converter,MMC)领域,但随着子模块数量增加,MPC的在线计算量成几何级数增长。因此,提出了基于机器学习的MMC的模型预测控制方法,首先利用MPC-MMC仿真平台收集数据并对数据进行预处理,再进行神经网络训练得到神经网络-MPC(neural network-MPC,NN-MPC)。为了提高神经网络训练效率,采用随机森林来优化神经网络的初始权值和阈值,得到随机森林-神经网络-MPC(random forest-neural network-MPC,RF-NN-MPC),将其用来模拟MPC。仿真结果表明,RF-NN-MPC在学习效率和学习精度方面都优于NN-MPC,在保持了良好的控制效果的同时,使MPC-MMC不受子模块数量约束,在线计算量始终为1次。
关键词
神经网络
随机森林
模型预测控制
模块化多电平换流器
变分模态分解
Keywords
Neural network
random forest
model predictive control
modular multilevel converter
variable-modedecomposition
分类号
TM464 [电气工程—电器]
TM712 [电气工程—电力系统及自动化]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器学习的模块化多电平换流器的模型预测控制研究
余瑜
杨文康
徐岸非
汪健
《控制工程》
CSCD
北大核心
2023
1
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