发明 一种基于深度学习的抽蓄机组调节系统辨识方法
水电站 抽水蓄能 储能技术 【水电站 抽水蓄能 储能技术】 1人
G06F30/27 G06N3/006 G06N3/0442 G06N3/048 G06N3/0985
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的抽蓄机组调节系统辨识方法，包括以下步骤：(1)对抽水蓄能机组调节系统进行机理建模，利用机理模型产生仿真数据，并划分为训练集和测试集，确定深度学习模型的输入变量；(2)构建深度学习GRU模型，挖掘抽蓄机组调节系统运行数据深层次特征；(3)改进哈里斯鹰优化算法，在逃逸能量中引入一种非线性能量指数递减策略；(4)将改进的哈里斯鹰优化算法实现GRU模型超参数的动态调整；(5)利用训练好的GRU模型和测试集数据得到预测值。本发明构借助改进哈里斯鹰优化算法的全局寻优能力，获取最优模型结构与参数，以提高GRU模型的泛化性，实现对抽水蓄能调节系统的精确辨识，有效提升机组建模精度，进而保障机组控制品质。
