锂电池数据驱动方法学习过程，通过BP神经网络梯度下降法训练网络参数，利用具体数据集训练，数据的20%用于验证训练算法鲁棒性

人们对可再生能源的使用越来越感兴趣，尤其是对风能和水力发电，应通过适当的技术工具将其有效地转化为电能。 为此目的，由于这些非线性动态过程的特征是在随机输入，激励和干扰的驱动下，在广泛的工作条件下工作，因此，自整定控制技术代表了可以用于此目的的可行策略。 某些已考虑的方法已经在风力涡轮机系统上得到了验证，因此，对水力发电厂使用相同控制方案的适当实施可能会带来重要的优势。 这代表了工作的重点，为这些控制策略在这些能量转换系统的设计和应用方面提供了一些指导。 实际上，似乎与风能和水能相关的研究都减少了共同的方面，因此导致很少交换和分享可能的共同点。 与水力发电系统相比，考虑到更确定的风力区域，这种考虑特别有效。 这样，这项工作就回顾了风力涡轮机和水力发电系统的模型，并研究了不同控制解决方案的应用。 该调查的另一个重要方面涉及对已开发基准模型的分析，其控制目标以及控制解决方案的开发。 这些能量转换系统的工作条件也将被考虑在内，以突出已开发控制策略的可靠性和鲁棒性特征，这对于许多装置的偏远且相对难以到达的位置尤其令人感兴趣。

基于神经网络的模型预测控制性能监测-数据驱动方法