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龍圖騰網(wǎng)獲悉國網(wǎng)山東省電力公司電力科學研究院;國網(wǎng)山東省電力公司;國家電網(wǎng)有限公司申請的專利基于智能算法的風電場電壓穿越特性等值建模方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN115017787B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-09-19發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202210712028.2，技術領域涉及：G06F30/25；該發(fā)明授權基于智能算法的風電場電壓穿越特性等值建模方法及系統(tǒng)是由郝旭東;武誠;李新;周寧;趙康;邢法財;蔣哲;張志軒;馬歡;楊冬;汪挺;田浩;李常剛;張冰;馬琳琳;葉華;喬立同;王小波;程定一;劉文學;李山;房俏設計研發(fā)完成，并于2022-06-22向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本基于智能算法的風電場電壓穿越特性等值建模方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明屬于智能電網(wǎng)中電力系統(tǒng)建模領域，提供一種基于智能算法的風電場電壓穿越特性等值建模方法及系統(tǒng)，包括基于原始風機功率數(shù)據(jù)進行仿真獲取原始各臺風力發(fā)電機的功率和容量，模擬電網(wǎng)故障；獲取原始各臺風機的有功功率和無功功率數(shù)據(jù)，并將各臺風機的有功和無功功率數(shù)據(jù)分別進行疊加作為原始目標；基于原始目標數(shù)據(jù)，利用粒子群優(yōu)化算法得到最優(yōu)的等值參數(shù)；利用最優(yōu)的等值參數(shù)進行多次仿真，每次仿真中只有電壓跌落故障的跌落程度不同，以驗證所得到的等值參數(shù)在應對不同電壓跌落程度時的等值精度；利用粒子群優(yōu)化算法進行參數(shù)等值與尋優(yōu)的集中式風機低穿過程控制系統(tǒng)等值建模方法，解決集中式風電場的單機等值模型控制系統(tǒng)參數(shù)確定問題。

本發(fā)明授權基于智能算法的風電場電壓穿越特性等值建模方法及系統(tǒng)在權利要求書中公布了：1.基于智能算法的風電場電壓穿越特性等值建模方法，其特征在于，包括： 基于原始風機功率數(shù)據(jù)進行仿真獲取原始各臺風力發(fā)電機的功率和容量，模擬電網(wǎng)故障； 獲取原始各臺風機的有功功率和無功功率數(shù)據(jù)，并將各臺風機的有功和無功功率數(shù)據(jù)分別進行疊加作為原始目標； 基于原始目標數(shù)據(jù)，利用粒子群優(yōu)化算法得到最優(yōu)的等值參數(shù)； 所述基于原始目標函數(shù)，利用粒子群優(yōu)化算法得到最優(yōu)的等值參數(shù)，包括： 初始化粒子群參數(shù)，包括粒子群的規(guī)模、粒子維度、迭代次數(shù)、迭代步長范圍，其中所述粒子維度為待優(yōu)化的參數(shù)個數(shù)； 基于粒子群參數(shù)進行在同一電壓跌落水平的故障下的仿真； 評估各個粒子的等值效果并更新粒子群優(yōu)化算法中的個體最優(yōu)值和群體最優(yōu)值； 利用最優(yōu)的等值參數(shù)進行多次仿真，每次仿真中只有電壓跌落故障的跌落程度不同，以驗證所得到的等值參數(shù)在應對不同電壓跌落程度時的等值精度。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯(lián)系本專利的申請人或專利權人國網(wǎng)山東省電力公司電力科學研究院;國網(wǎng)山東省電力公司;國家電網(wǎng)有限公司，其通訊地址為：250003 山東省濟南市市中區(qū)望岳路2000號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。