(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111610924.X (22)申请日 2021.12.27 (71)申请人 淮阴工学院 地址 223400 江苏省淮安市 涟水县海安路 10号安东大厦8楼 (72)发明人 张楚　花磊　嵇春雷　李沂蔓　 马慧心　孙伟　彭甜　 (74)专利代理 机构 南京苏高专利商标事务所 (普通合伙) 32204 代理人 柏尚春 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06F 30/25(2020.01) G06N 3/08(2006.01) G06F 111/04(2020.01)G06F 111/06(2020.01) G06F 119/14(2020.01) G06F 119/08(2020.01) (54)发明名称 一种抽水蓄能机组调节系统鲁棒 辨识方法 (57)摘要 本发明公开了一种抽水蓄能机组调节系统 鲁棒辨识方法， 包括以下步骤： (1)获取抽水蓄能 机组调节系统运行数据， 将原始数据规范至[0, 1]区间并划分为训练集和测试集， 确定离群鲁棒 极限学习机的输入变量； (2)建立离群鲁棒极限 学习机模型， 并用训练集对其进行训练； (3)采用 拉丁超立方和模拟退火算法改进原子搜索算法， 并采用改进原 子搜索算法优化 ORELM模型的权重 和偏置； (4)利用训练好的ORELM模型和测试集得 到预测值， 反归一化后即可得到最终输出。 本发 明能够被应用于抽水蓄能机组调节系统建模过 程中， 所提鲁棒辨识方法显著提高了含噪声和离 群点场景下模 型辨识的精度， 最终确保了抽水蓄 能机组调节系统辨识的准确性。 权利要求书2页 说明书7页 附图1页 CN 114282440 A 2022.04.05 CN 114282440 A 1.一种抽水蓄能机组调节系统鲁棒 辨识方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： (1)获取抽水蓄能机组调节系统运行数据， 将原始数据规范至[0,1]区间并划分为训练 集和测试集， 确定 离群鲁棒极限学习机的输入变量； (2)建立离群鲁棒极限学习机模型， 并用训练集对其进行训练； (3)采用拉丁超立方进行初始化原子初始速度和位置， 并利用模拟退火算法改进原子 搜索算法优化离群鲁棒极限学习机模型的权 重和偏置； (4)利用训练好的离群鲁棒极限学习机模型和测试集得到预测值， 反归一化后即可得 到辨识模型输出。 2.根据权利要求1所述的抽水蓄能机组调节系统鲁棒辨识方法， 其特征在于， 步骤(1) 所述的获取抽水蓄能机组调节系统运行 数据， 实现过程如下： 利用机理模型产生仿真数据， 随机产生抽水蓄能调节系统的频率扰动信号， 随机设置 PID控制器参数； 在仿 真数据中加入一定比例的白噪声和离群点， 仿 真时间设定为50 s， 采样 周期设定为0.1s。 3.根据权利要求1所述的抽水蓄能机组调节系统鲁棒辨识方法， 其特征在于， 所述步骤 (2)实现过程如下： 根据极限学习机的模型结构， 采用截断2 ‑范数损失函数建立基于如下截断2 ‑范数的鲁 棒ELM： 其中， lθ(ri)为截断2 ‑范数的损失函数,|r|>θ 时， 异常样本点所产生的最大损失惩罚为 常数θ2； 学习结果会随着参 数θ 的变化而波动， C是一个正则化参数， ξi是第i个样本的误差向 量， T＝{t1,t2,…,tN}T表示样本的标签矩阵； 通过式(3)计算β 的偏导， 设置其值为0， 当N>L 时， 得到β 的解 为： β ＝(IaL+CHTH)‑1CHTT     (4) 当N<L时， β 为： β ＝HT(IN+CHTH)‑1CT    (5) 其中， IaL为一个维度为aL的单位矩阵； N 为样本数量， L 为隐含层节点个数。 4.根据权利要求1所述的抽水蓄能机组调节系统鲁棒辨识方法， 其特征在于， 所述步骤 (3)实现过程如下： (31)运用拉丁超立方对原子位置和原子速度进行初始化， 得到一个Na×m维的随机矩 阵， Na为样本大小， m为维数； (32)计算每 个原子的适应度值并进行排序， 其中适应度函数的计算公式如下 所示： 式中， N表示样本总数； y(t)表示系统在时刻t的实际输出； 表示辨识模型在时刻t的 模拟输出； (33)计算每个原子的质量并更新原子的位置， 假设原子之间存在相互作用力和结合权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114282440 A 2力； (34)利用模拟退火算法改变原子搜索算法的更新机制， 模拟退火概率接受准则， 搜索 空间的可行解为Xij＝(Xij1，…， Xijk)， 能量函数作为进化优化计算适应值f(Xij)， 冷却温度 是跳出局部极值的关键参数， 直接影响接受准则： 当f(Xij)<f(Xi(j+1))时， P＝1 其中， P为降温概率， t为温度， exp为自然指数； 局部最大适应值与个体平均最大的适应 值之比逐渐减小并接 近1， 这时候t也随之趋 于0； (35)根据公式(9)更新原子的速度和位置： 其中， 为原子的速度， Pid(t+1)为原子的最 新位置； (36)判断是否 达到迭代次数， 如果达 到， 输出最终值， 如果没有则重复步骤(32) ‑(35)； (37)返回最佳个 体， 解码得到ORELM模型的最优参数。 5.根据权利要求4所述的抽水蓄能机组调节系统鲁棒辨识方法， 其特征在于， 在所述步 骤(34)中加入基于牛 顿冷却定律的温度衰减函数， 以提高找到全局最优解 概率： 其中， t0为初始迭代次数； T(t0)为初始温度； T(t)为当前时刻的温度， Tc为周围环境的 温度； K衰减系数， 是常数； t ‑t0为时间差 。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114282440 A 3