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龙图腾网获悉电科新能科技有限公司;中国电力科学研究院有限公司;国网北京市电力公司申请的专利基于频率调节的风电机组主动支撑控制方法及系统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：CN119696076B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510192617.6，技术领域涉及：H02J3/48；该发明授权基于频率调节的风电机组主动支撑控制方法及系统是由王杭烽;杨靖;付德义;杨冰;周传迪;葛晴;秦治伟设计研发完成，并于2025-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于频率调节的风电机组主动支撑控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于频率调节的风电机组主动支撑控制方法及系统，属于风力发电技术领域，解决了现有方法无法有效地抽取与频率缺额相关的关键特征，导致风机线性化模型有效性、实时性、响应速度较差的问题，方法包括获取电力系统日前风电机组出力数据、电网功率参数，基于频率态势预测模型对日内风电机组出力数据、电网功率参数识别分析，计及能量转换效率和一次调频为约束计算功率波动点处基于超速控制的备用容量；本发明通过构建频率态势预测模型实现预测周期内的频率态势预测，基于频率预测集确定预测周期内功率波动点及功率波动点处功率波动值，有效地抽取与频率缺额相关的关键特征，保证了风电机组主动支撑控制的一次调频能力和响应速度。

本发明授权基于频率调节的风电机组主动支撑控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于频率调节的风电机组主动支撑控制方法，其特征在于，方法包括： 获取电力系统日前风电机组出力数据、电网功率参数，对日前风电机组出力数据、电网功率参数标准化处理； 加载日前风电机组出力数据、电网功率参数，将日前风电机组出力数据、电网功率参数迁移至建模样本集中，遍历建模样本集生成训练集和测试集，预构建基于多层感知机的频率态势预测模型，采用训练集和测试集对频率态势预测模型迭代训练，输出收敛的频率态势预测模型，其中，频率态势预测模型以多层感知机模型为初始模型，初始模型由输入层、隐藏层、输出层组成，在输出层与隐藏层之间引入稀疏自编码器，输入层基于柔性触发机制对频率缺额特征进行抽取； 实时采集日内风电机组出力数据、电网功率参数，以日内风电机组出力数据、电网功率参数为输入，基于频率态势预测模型对日内风电机组出力数据、电网功率参数识别分析，输出预测周期内的频率预测集； 加载频率预测集，基于频率预测集确定预测周期内功率波动点及功率波动点处功率波动值，以功率波动点及功率波动点处功率波动值为先验信息，计及能量转换效率和一次调频为约束计算功率波动点处基于超速控制的备用容量； 所述计及能量转换效率和一次调频为约束计算功率波动点处基于超速控制的备用容量，包括： 加载功率波动点及功率波动点处功率波动值，基于功率波动点处功率波动值确定风机频率稳态偏差； 风机频率稳态偏差表示为： （9） 其中，为风机频率稳态偏差，为空气密度，为风速，表示叶片覆盖面积，为波动点处功率波动值，表示风能利用系数，为机组调差系数； （10） 其中，为风机叶尖速比，分别表示风机转速和叶片半径； 获取风机频率稳态偏差，结合风能利用系数、风机频率稳态偏差计算风机一次调频能力； 风机一次调频能力计算表达式如下： （11） 基于风机一次调频能力、能量转换效率计算功率波动点处基于超速控制的备用容量； （12） 其中，表示风机一次调频能力，分别为风机机械转矩和电磁转矩，表示转子阻尼系数，为能量转换效率。

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