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龙图腾网获悉国网吉林省电力有限公司;清华大学;国网吉林省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司申请的专利基于支持向量机的线性频率最低点约束获取方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114896858B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210296483.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于支持向量机的线性频率最低点约束获取方法及装置是由吴文传;孙勇;王彬;李宝聚;沈宇康;付小标;郭雷;李德鑫;刘畅;王尧设计研发完成，并于2022-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于支持向量机的线性频率最低点约束获取方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于支持向量机的线性频率最低点约束获取方法及装置，属于电力系统运行控制技术领域。其中，所述方法包括：建立基于惯性中心的电力系统频率响应模型；采用蒙特卡洛仿真获得电力系统机组启停状态的数据样本；根据样本对频率响应模型进行数值计算，得到各样本在预设扰动下的最大频率偏差；通过对最大频率偏差判定，得到最大频率偏差对应样本是否满足频率最低点约束的标签标记结果；根据标签标记结果，采用支持向量机技术对样本分类学习，以得到频率最低点约束。本发明考虑多种一次调频设备，针对高比例新能源电力系统调度控制提出了一种基于支持向量机技术的线性频率最低点约束获取方法，结果兼顾精确性和可靠性。

本发明授权基于支持向量机的线性频率最低点约束获取方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于支持向量机的线性频率最低点约束获取方法，其特征在于，包括： 根据电力系统中各发电机组和场站的调速器模型，建立基于惯性中心的电力系统频率响应模型； 采用蒙特卡洛仿真获得所述电力系统机组启停状态的数据样本； 根据所述样本对所述频率响应模型进行数值计算，得到所述样本在预设扰动下的最大频率偏差； 通过对所述最大频率偏差进行判定，得到所述最大频率偏差对应样本是否满足频率最低点约束的标签标记结果； 根据所述标签标记结果，采用支持向量机技术对所述样本进行分类学习，以得到频率最低点约束； 其中，所述各发电机组和场站的调速器模型，包括： 火电机组调速器模型，表达式如下： 其中，i∈NG，NG为火电机组集合；ui为机组i的启停变量，为0-1变量；Kmi为机组i的机械功率增益系数；Ri为机组i的下垂控制系数；TRi为机组i的惯性时间常数；FHi为机组i的汽轮机功率传输系数；ΔPmi为机组i的机械功率增量；Δf为惯性中心频率偏差；s为拉普拉斯算子； 风电场站调速器模型，表达式如下： 其中，j∈NW，NW为风电场站集合；Rj为场站j的下垂控制系数；Tj为场站j的惯性时间常数；ΔPmj为场站j的机械功率增量； 所述电力系统频率响应模型表达式如下： 其中，ΔPe为预设的负荷扰动大小；D表示负荷阻尼系数；s为拉普拉斯算子；Hi表示机组或场站i的惯量； 所述根据所述标签标记结果，采用支持向量机技术对所述样本进行分类学习，以得到频率最低点约束，包括： 1构建单向软间隔支持向量机模型，表达式如下： 其中，ω表示分离超平面的法向量，维数等于电力系统的火电机组总数；b为分离超平面到原点的偏移量；C为正则化参数，代表对错误分类样本的惩罚系数；m,n分别为不同类型样本的索引，m对应于满足频率最低点约束的样本，n对应于不满足频率最低点约束的样本；ξm为对应于样本m的松弛变量，表示被错误分类的点离分类边界的距离；Sm表示满足频率最低点约束样本的总数；xsm和xsn分别为不同类型样本的特征向量，代表数据样本矩阵X的各列元素，维数等于电力系统的火电机组总数；ysm和ysn分别为不同类型样本的数据标签，取值为±1，对应于标签向量Y的元素； 2求解所述单向软间隔支持向量机模型，得到数据样本矩阵X和标签Y的分离超平面，最终得到频率最低点约束的等效线性表达式如下： ωut+b≥0 ω＝ω1ω2ω3…ωi… 其中，ut为对应于时段t的机组启停向量，维数等于电力系统的火电机组总数；为机组i在时段t的启停变量，为0-1变量；ωi为机组i对应的超平面法向量的元素。

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