基于强化学习实测数据预处理的新能源电源实测建模系统

本发明提供一种基于强化学习实测数据预处理的新能源电源实测建模系统，包括实测数据预处理子系统、参数辨识子系统、仿真验证子系统、偏差计算与模型验证子系统和新能源电源实测模型输出子系统，基于强化学习的处理子系统利用Q‑learning算法剔除异常数据点，结合递推最小二乘模块进行初步参数提取；基于BP神经网络的参数辨识子系统能够精准辨识故障穿越控制参数，配合仿真验证与偏差修正后输出的实测模型能够覆盖复杂工况，为新能源电源安全稳定并网提供高精度、高可靠性的模型支撑，这样，可以高效剔除异常数据、提升模型精度及多工况适应性的优点，进而提高了新能源电源实测建模的准确性、可靠性、适应性。