[發(fā)明專利]電能功率模型訓(xùn)練方法、傳輸功率獲取方法和相關(guān)設(shè)備

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202211423230.X
• 申請(qǐng)日: 2022-11-15
• 公開（公告）號(hào): CN115796302A
• 公開（公告）日: 2023-03-14
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李鵬;韋杰;王志明;田兵;盧星宇;李立浧;張偉勛;聶少雄;李遠(yuǎn);譚則杰;樊小鵬;尹旭;張佳明;林躍歡;徐振恒;劉勝榮;孫宏棣;鐘枚汕;林秉章
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 南方電網(wǎng)數(shù)字電網(wǎng)研究院有限公司
• 主分類號(hào): G06N20/00
• 分類號(hào): G06N20/00;G06N3/08;G06N5/01;H02J50/10
• 代理公司: 華進(jìn)聯(lián)合專利商標(biāo)代理有限公司 44224
• 代理人: 周婷婷

1.一種電能功率模型訓(xùn)練方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取第一訓(xùn)練樣本和最大迭代次數(shù)，所述第一訓(xùn)練樣本包括目標(biāo)電路的多種可變參數(shù)的樣本數(shù)據(jù)；

從所述第一訓(xùn)練樣本中選擇至少一種樣本數(shù)據(jù)初始化學(xué)習(xí)器，獲得多個(gè)初始化后的學(xué)習(xí)器，多個(gè)初始化后的學(xué)習(xí)器對(duì)應(yīng)的樣本數(shù)據(jù)的類型涵蓋所述訓(xùn)練樣本中所有類型；

計(jì)算每個(gè)初始化后的學(xué)習(xí)器的負(fù)梯度；

基于每個(gè)初始化后的學(xué)習(xí)器的負(fù)梯度進(jìn)行擬合，獲得對(duì)應(yīng)的決策樹，并計(jì)算所述決策樹中每葉子節(jié)點(diǎn)的損失函數(shù)，確定損失最小的目標(biāo)損失函數(shù)；

根據(jù)所述第一訓(xùn)練樣本中相鄰時(shí)刻的同一類型樣本數(shù)據(jù)，以及所述目標(biāo)損失函數(shù)，獲得各類型中相鄰時(shí)刻樣本數(shù)據(jù)的遞歸關(guān)系；

根據(jù)各類型對(duì)應(yīng)的遞歸關(guān)系進(jìn)行加權(quán)求和，獲得所述目標(biāo)電路的電能功率模型。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

采集所述目標(biāo)電路當(dāng)前的工作數(shù)據(jù)，并將所述工作數(shù)據(jù)輸入所述電能功率模型，獲得第一電能傳輸功率；

確定預(yù)設(shè)效率和所述第一電能傳輸功率之間的第一偏差；

若所述第一偏差超出預(yù)設(shè)偏差范圍，調(diào)整各個(gè)遞歸關(guān)系的權(quán)值，獲得更新后的電能功率模型。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述若所述第一偏差超出預(yù)設(shè)偏差范圍，調(diào)整各個(gè)遞歸關(guān)系的權(quán)值，獲得更新后的電能功率模型之后，還包括：

采用所述目標(biāo)電路當(dāng)前的工作數(shù)據(jù)輸入更新后的電能功率模型，獲得第二電能傳輸功率；

確定預(yù)設(shè)效率和所述第二電能傳輸功率之間的第二偏差；

若所述第二偏差超出預(yù)設(shè)偏差范圍，重新獲得第二訓(xùn)練樣本，并根據(jù)所述第二訓(xùn)練樣本更新所述電能功率模型，其中，所述第二訓(xùn)練樣本中樣本數(shù)據(jù)的數(shù)量大于所述第一訓(xùn)練樣本中樣本數(shù)據(jù)的數(shù)量。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述確定預(yù)設(shè)效率和所述第一電能傳輸功率之間的第一偏差之前，包括：

獲取所述目標(biāo)電路輸入側(cè)的電壓、電流、電容值和電感值，以及輸出側(cè)的電壓、電流、電容值和電感值，并根據(jù)所述目標(biāo)電路輸入側(cè)的電容值和電感值，以及輸出側(cè)的電容值和電感值構(gòu)建所述目標(biāo)電路的節(jié)點(diǎn)方程；

根據(jù)所述節(jié)點(diǎn)方程獲得所述目標(biāo)電路諧振點(diǎn)的角頻率；

根據(jù)所述目標(biāo)電路輸入側(cè)的電壓和電流，輸出側(cè)的電壓和電流，以及所述角頻率獲得所述預(yù)設(shè)效率。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于每個(gè)初始化后的學(xué)習(xí)器的負(fù)梯度進(jìn)行擬合，獲得對(duì)應(yīng)的決策樹，并計(jì)算所述決策樹中每葉子節(jié)點(diǎn)的損失函數(shù)，確定損失最小的目標(biāo)損失函數(shù)，包括：

對(duì)所述決策樹中連續(xù)的特征進(jìn)行離散化。

6.一種電能傳輸功率獲取方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取目標(biāo)電路當(dāng)前的工作數(shù)據(jù)，所述工作數(shù)據(jù)包括目標(biāo)電路的線圈電壓、輸入功率、輸出功率、線圈距離、接收側(cè)頻率值和實(shí)際阻抗變化量；

將所述工作數(shù)據(jù)輸入電能功率模型，獲得所述目標(biāo)電路的電能傳輸功率，所述電能功率模型通過如權(quán)利要求1-4中任一項(xiàng)所述方法獲得。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

在檢測(cè)到所述目標(biāo)電路的負(fù)載發(fā)生變化時(shí)，調(diào)整所述目標(biāo)電路的工作頻率，以使得所述目標(biāo)電路的電能傳輸功率達(dá)到預(yù)設(shè)效率。