華南理工大學陳智穎獲國家專利權(quán)
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龍圖騰網(wǎng)獲悉華南理工大學申請的專利一種用于電力系統(tǒng)線性化模型降階的RNN矢量化方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN115712242B 。
龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為:202211363037.1,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G05B13/04;該發(fā)明授權(quán)一種用于電力系統(tǒng)線性化模型降階的RNN矢量化方法是由陳智穎;杜兆斌;管霖設(shè)計研發(fā)完成,并于2022-11-02向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。
本一種用于電力系統(tǒng)線性化模型降階的RNN矢量化方法在說明書摘要公布了:本發(fā)明公開了一種用于電力系統(tǒng)線性化模型降階的RNN矢量化方法。所述方法包括以下步驟:基于電力系統(tǒng)線性化模型得到Lyapunov方程并傳送參數(shù)矩陣到矢量化功能模塊;根據(jù)矢量化矩陣的結(jié)構(gòu)特點,完成矢量化功能模塊的搭建,并將輸出信號傳送到循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)功能模塊;搭建循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)功能模塊;確定計算參數(shù)并驅(qū)動循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)功能模塊,從而得到Lyapunov方程的解信號;基于解信號,得到電力系統(tǒng)的線性化降階模型。本發(fā)明相比傳統(tǒng)的基于克羅內(nèi)克積的矢量化方法,在軟件耗時上有明顯優(yōu)勢,還可降低硬件電路接線復(fù)雜度及故障率,有利于減小硬件體積。
本發(fā)明授權(quán)一種用于電力系統(tǒng)線性化模型降階的RNN矢量化方法在權(quán)利要求書中公布了:1.一種用于電力系統(tǒng)線性化模型降階的RNN矢量化方法,其特征在于,包括以下步驟: S1、基于電力系統(tǒng)線性化模型得到Lyapunov方程并傳送參數(shù)矩陣到矢量化功能模塊; S2、根據(jù)矢量化矩陣的結(jié)構(gòu)特點,完成矢量化功能模塊的搭建,并將輸出信號傳送到循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)功能模塊;矢量化功能模塊針對的是參數(shù)矩陣矢量化,其核心是計算令M=AT⊕AT; 表示克羅內(nèi)克積運算,I表示n階單位矩陣;經(jīng)研究,AT⊕AT的固有元素構(gòu)成為: 其中,aij表示矩陣A第i行第j列的元素,1≤i≤n,1≤j≤n; 因此,直接根據(jù)AT⊕AT的結(jié)構(gòu)特點求取AT⊕AT; 若采用軟件算法搭建AT⊕AT,首先根據(jù)分別根據(jù)和的元素構(gòu)成將矩陣A的元素aij賦值給矩陣M; 若采用硬件電路搭建AT⊕AT,根據(jù)式5,把a11,…,a1n,…,an1,…,ann傳送給對應(yīng)的其中,為M的對角線元素,需要配置加法器,而M的非對角線元素則直接用接線相連; 矢量化功能模塊還需要將n階矩陣Q和W展開為n2階的一維向量vecQ和vecW; 若采用軟件算法搭建vecQ和vecW,則根據(jù)vecQ=[q11,…,q1n,q21,…,qn1,…,qnn]T和vecW=[w11,…,w1n,w21,…,wn1,…,wnn]T分別對Q和W進行矩陣維數(shù)變換即可,式中的qij和wij分別表示矩陣Q和W中第i行第j列的元素,且1≤i≤n,1≤j≤n; 若采用硬件電路搭建vecQ和vecW,則令 分別把q11,…,qnn、w11,…,wnn通過接線傳送給對應(yīng)的即可; 根據(jù)接收的參數(shù)矩陣A、Q和W,將矢量化結(jié)果傳送到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)功能模塊; S3、搭建循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)功能模塊; S4、確定計算參數(shù)并驅(qū)動循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)功能模塊,從而得到Lyapunov方程的解信號; S5、基于步驟S4的解信號,得到電力系統(tǒng)的線性化降階模型。
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