公开(公告)号：CN116760026A

公开(公告)日：2023-09-15

申请号：CN202310782578.6

申请日：2023-06-29

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 陈光宇 ,  刘洪通 ,  张澄昕 ,  李颖 ,  张仰飞 ,  郝思鹏 ,  王睿祺 ,  马致远 ,  朱子昂

IPC: H02J3/00 ,  G06N3/045 ,  G06N3/044 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/088 ,  G06N3/094 ,  G06N3/096 ,  G06N3/0985 ,  G06F18/213 ,  G06F18/2137 ,  G06F18/22 ,  G06F18/23 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明公开了一种计及参数不可辨识性的机组出力精准预测方法，包括如下步骤：构建基于ResDIndRNN‑FCN神经网络模型、高维输入变量的降维模型、机组运行断面相似性聚类模型、运行断面相似性度量、机组出力辨识模型的调整策略。基于ResDIndRNN‑FCN网络模型实现对机组执行控制执行效果的精准辨识；构建基于VAE的降维模型实现对输入高维变量的降维；构建了一种基于SOM聚类算法的机组运行断面匹配方法，实现对机组运行断面的相似性筛选；构建机组运行断面相似性评价体系，实现对指令执行辨识结果的可信度评估；构建了一种机组出力辨识模型的调整策略，实现机组不可辨识参数变化下的模型调整，使机组出力辨识模型更加可靠。

公开(公告)号：CN116760026B

公开(公告)日：2024-05-17

申请号：CN202310782578.6

申请日：2023-06-29

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 陈光宇 ,  刘洪通 ,  张澄昕 ,  李颖 ,  张仰飞 ,  郝思鹏 ,  王睿祺 ,  马致远 ,  朱子昂

IPC: H02J3/00 ,  G06N3/045 ,  G06N3/044 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/088 ,  G06N3/094 ,  G06N3/096 ,  G06N3/0985 ,  G06F18/213 ,  G06F18/2137 ,  G06F18/22 ,  G06F18/23 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明公开了一种计及参数不可辨识性的机组出力精准预测方法，包括如下步骤：构建基于ResDIndRNN‑FCN神经网络模型、高维输入变量的降维模型、机组运行断面相似性聚类模型、运行断面相似性度量、机组出力辨识模型的调整策略。基于ResDIndRNN‑FCN网络模型实现对机组执行控制执行效果的精准辨识；构建基于VAE的降维模型实现对输入高维变量的降维；构建了一种基于SOM聚类算法的机组运行断面匹配方法，实现对机组运行断面的相似性筛选；构建机组运行断面相似性评价体系，实现对指令执行辨识结果的可信度评估；构建了一种机组出力辨识模型的调整策略，实现机组不可辨识参数变化下的模型调整，使机组出力辨识模型更加可靠。