电磁暂态仿真模型的参数校正方法、装置和电子设备

1.一种电磁暂态仿真模型的参数校正方法，其特征在于，包括：获取待校正电磁暂态仿真模型的多组仿真参数，以及在预设工况下的参考波形；根据所述待校正电磁暂态仿真模型、多组所述仿真参数和所述参考波形，构建基于高斯混合模型的仿真参数与特征量之间的联合概率密度函数；其中，所述特征量表示所述参考波形与所述待校正电磁暂态仿真模型在所述仿真参数下的仿真波形的偏差；利用最大期望算法和赤池信息准则确定所述联合概率密度函数的目标参数集；基于所述目标参数集、粒子群算法和目标概率密度函数反演所述待校正电磁暂态仿真模型的目标模型参数组，并利用所述目标模型参数组对其进行校正；其中，所述目标概率密度函数表示所述仿真参数在所述特征量确定时的条件概率密度函数；其中，根据所述待校正电磁暂态仿真模型、多组所述仿真参数和所述参考波形，构建基于高斯混合模型的仿真参数与特征量之间的联合概率密度函数，包括：基于目标组仿真参数和所述待校正电磁暂态仿真模型确定目标仿真波形；其中，所述目标组仿真参数表示多组所述仿真参数中的任一组参数；基于所述目标仿真波形和所述参考波形确定所述目标组仿真参数对应的目标特征量；基于所述多组仿真参数和每组仿真参数对应的特征量构建所述联合概率密度函数；其中，基于所述多组仿真参数和每组仿真参数对应的特征量构建所述联合概率密度函数，包括：对所述目标组仿真参数和所述目标特征量分别进行归一化处理，得到归一化后的仿真参数和归一化后的特征量；基于所述归一化后的仿真参数和所述归一化后的特征量确定所述目标组仿真参数对应的目标关系向量；基于多组所述仿真参数对应的关系向量利用高斯混合模型拟合所述仿真参数与所述特征量之间的联合概率密度函数；其中，利用最大期望算法和赤池信息准则确定所述联合概率密度函数的目标参数集，包括：获取所述高斯混合模型的高斯分量的数量范围；利用所述最大期望算法确定目标函数的参数集；其中，所述目标函数表示具有目标数量个高斯分量的联合概率密度函数；基于所述赤池信息准则确定所述目标函数的综合评分；基于所述数量范围内所有目标函数的综合评分确定所述联合概率密度函数的目标参数集；其中，基于所述赤池信息准则确定所述目标函数的综合评分，包括：利用算式 确定所述目标函数的综合评分；其中，AIC表示所述综合评分，k表示所述目标数量，n表示每组所述仿真参数与所述特征量的参量总数，L表示所述目标函数的似然函数的最大值；其中，基于所述目标参数集、粒子群算法和目标概率密度函数反演所述待校正电磁暂态仿真模型的目标模型参数组，包括：在预设搜索范围内初始化具有随机初始位置的粒子群；其中，初始状态下所有粒子的中心位置为0；重复执行下述步骤，直至达到预设终止条件，并基于预设终止条件下粒子的全局最佳位置确定所述目标模型参数组：基于所述目标参数集和所述联合概率密度函数确定目标特征量下的目标概率密度函数；其中，所述目标特征量表示所述粒子群中任意一个粒子的当前位置；基于所述目标概率密度函数确定所述待校正电磁暂态仿真模型的预估参数组；基于所述预估参数组、所述待校正电磁暂态仿真模型和所述参考波形确定所述粒子群算法中每个所述粒子的适应函数；基于所述适应函数更新每个所述粒子的速度、每个所述粒子的最佳位置以及当前候选位置；其中，所述当前候选位置表示粒子的全局最佳位置；基于所述粒子群算法中粒子的运动公式更新每个所述粒子的当前位置；其中，基于所述预估参数组、所述待校正电磁暂态仿真模型和所述参考波形确定所述粒子群算法中每个所述粒子的适应函数，包括：基于所述预估参数组和所述待校正电磁暂态仿真模型确定实际仿真波形；计算所述实际仿真波形和所述参考波形确定仿真误差，并将所述仿真误差作为所述适应函数。 2.一种电磁暂态仿真模型的参数校正装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取待校正电磁暂态仿真模型的多组仿真参数，以及在预设工况下的参考波形；构建模块，用于根据所述待校正电磁暂态仿真模型、多组所述仿真参数和所述参考波形，构建基于高斯混合模型的仿真参数与特征量之间的联合概率密度函数；其中，所述特征量表示所述参考波形与所述待校正电磁暂态仿真模型在所述仿真参数下的仿真波形的偏差；确定模块，用于利用最大期望算法和赤池信息准则确定所述联合概率密度函数的目标参数集；反演模块，用于基于所述目标参数集、粒子群算法和目标概率密度函数反演所述待校正电磁暂态仿真模型的目标模型参数组，并利用所述目标模型参数组对其进行校正；其中，所述目标概率密度函数表示所述仿真参数在所述特征量确定时的条件概率密度函数；其中，构建模块包括：第一确定单元，用于基于目标组仿真参数和所述待校正电磁暂态仿真模型确定目标仿真波形；其中，所述目标组仿真参数表示多组所述仿真参数中的任一组参数；第二确定单元，用于基于所述目标仿真波形和所述参考波形确定所述目标组仿真参数对应的目标特征量；构建单元，用于基于所述多组仿真参数和每组仿真参数对应的特征量构建所述联合概率密度函数；其中，构建单元具体用于：对所述目标组仿真参数和所述目标特征量分别进行归一化处理，得到归一化后的仿真参数和归一化后的特征量；基于所述归一化后的仿真参数和所述归一化后的特征量确定所述目标组仿真参数对应的目标关系向量；基于多组所述仿真参数对应的关系向量利用高斯混合模型拟合所述仿真参数与所述特征量之间的联合概率密度函数；其中，确定模块包括：获取单元，用于获取所述高斯混合模型的高斯分量的数量范围；第三确定单元，用于利用所述最大期望算法确定目标函数的参数集；其中，所述目标函数表示具有目标数量个高斯分量的联合概率密度函数；第四确定单元，用于基于所述赤池信息准则确定所述目标函数的综合评分；第五确定单元，用于基于所述数量范围内所有目标函数的综合评分确定所述联合概率密度函数的目标参数集；其中，第四确定单元具体用于：利用算式 确定所述目标函数的综合评分；其中，AIC表示所述综合评分，k表示所述目标数量，n表示每组所述仿真参数与所述特征量的参量总数，L表示所述目标函数的似然函数的最大值；其中，反演模块包括：初始单元，用于在预设搜索范围内初始化具有随机初始位置的粒子群；其中，初始状态下所有粒子的中心位置为0；重复执行单元，用于重复执行下述步骤，直至达到预设终止条件，并基于预设终止条件下粒子的全局最佳位置确定所述目标模型参数组：基于所述目标参数集和所述联合概率密度函数确定目标特征量下的目标概率密度函数；其中，所述目标特征量表示所述粒子群中任意一个粒子的当前位置；基于所述目标概率密度函数确定所述待校正电磁暂态仿真模型的预估参数组；基于所述预估参数组、所述待校正电磁暂态仿真模型和所述参考波形确定所述粒子群算法中每个所述粒子的适应函数；基于所述适应函数更新每个所述粒子的速度、每个所述粒子的最佳位置以及当前候选位置；其中，所述当前候选位置表示粒子的全局最佳位置；基于所述粒子群算法中粒子的运动公式更新每个所述粒子的当前位置；其中，反演模块还用于：基于所述预估参数组和所述待校正电磁暂态仿真模型确定实际仿真波形；计算所述实际仿真波形和所述参考波形确定仿真误差，并将所述仿真误差作为所述适应函数。 3.一种电子设备，包括存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1中所述的方法的步骤。 4.一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质，其特征在于，所述程序代码使所述处理器执行权利要求1中所述的方法。