Deep Learning-Based Modeling of Wide-Frequency Harmonic Coupling Characteristics for Grid-Connected Converter
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Le résumé fourni par la source
With the advancement of power electronics, power systems exhibit a “double-high” trend of highpenetration power electronics. Among them, the converters serve as the foundation for integrating multiple energy sources. However, conducting a thorough analysis of its wide-frequency characteristics presents a significant challenge. Accurate widefrequency coupling models are essential for analyzing the ability of power electronic equipment to withstand wide-frequency perturbations and determining the acceptance of new energy sources in the grid. Yet system complexity and device diversity require different modeling approaches, which makes traditional methods impractical due to their complexity. To achieve a balanced compromise between model relatability and accuracy, this paper proposes a backpropagation neural network with the embedded adaptive denoising training mechanism (EADT) method for harmonic disturbance coupling analysis in a singleconverter scenario. The approach eliminates reliance on detailed system parameters, enabling direct harmonic disturbance analysis via trained models to determine current coupling characteristics.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Deep Learning-Based Modeling of Wide-Frequency Harmonic Coupling Characteristics for Grid-Connected Converter
- Date Crossref
- 01/09/2025
- Éditeur
- IEEE
- Type
- proceedings-article
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Où se fait cette recherche
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State Key Laboratory of Electrical Insulation and Power Equipment pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Xi'an Jiaotong University Xi' pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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North China Electric Power University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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China Electric Power Research Institute pays non établi dans la noticeStructure de recherche
State Key Laboratory of Electrical Insulation and Power Equipment, Xi' — Xi'an Jiaotong University et North China Electric Power University, avec 1 autre affiliation.
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