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申请/专利权人：南京师范大学
申请日：2023-10-25
公开（公告）日：2024-05-14
公开（公告）号：CN118036642A
主分类号：G06N3/006
分类号：G06N3/006;G06Q10/063;G06Q50/06
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.31#实质审查的生效;2024.05.14#公开
摘要：本发明公开了一种基于改进樽海鞘群算法的VSG模型参数辨识方法，具体为：步骤1：构建VSG的功率控制参数辨识模型；步骤2：根据步骤1中的参数辨识模型构建误差函数；步骤3：基于误差函数计算适应度值，在樽海鞘群算法中引入模拟退火，从而得到VSG模型变量的最优解。本发明采用樽海鞘智能优化算法进行参数辨识能够避免直接使用差分方程描述系统，参数辨识的精度得以提高。
主权项：1.基于改进樽海鞘群算法的VSG模型参数辨识方法，其特征在于，具体包括如下步骤：步骤1：构建VSG的功率控制参数辨识模型；步骤2：根据步骤1中的参数辨识模型构建误差函数；步骤3：基于误差函数计算适应度值，在樽海鞘群算法中引入模拟退火，从而得到VSG模型变量的最优解。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京师范大学 基于改进樽海鞘群算法的VSG模型参数辨识方法
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