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龙图腾网获悉大唐沽源新能源有限公司申请的专利基于神经网络预测模型的电网次同步振荡抑制方法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：CN120185010B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510667969.2，技术领域涉及：H02J3/24；该发明授权基于神经网络预测模型的电网次同步振荡抑制方法是由王志强;周海波;安艳梅;王宇;刘圣杰;王安杰设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络预测模型的电网次同步振荡抑制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于神经网络预测模型的电网次同步振荡抑制方法，具体涉及电网控制技术领域；通过提取电网测量数据的高维特征向量并进行频域分解，获得不同频率成分的特征分布信息；利用稀疏编码算法实现模式分离，识别运行状态异常区域集合；构建动态耦合模型评估异常区域内振荡模式与运行状态的交互关系及时间演变特性；通过自适应滤波分析模态分布特性，计算局部模态分离程度；基于振荡演化信息与模态结构评估结果，动态调整电网运行参数与抑制装置配置，有效提高神经网络对潜在危险次同步振荡模式的识别与响应能力。

本发明授权基于神经网络预测模型的电网次同步振荡抑制方法在权利要求书中公布了：1.基于神经网络预测模型的电网次同步振荡抑制方法，其特征在于，包括如下步骤： 在电网测量数据中提取高维特征向量，对高维特征向量进行频域分解处理，获得不同频率成分的特征分布信息； 使用稀疏编码算法对特征分布信息进行模式分离处理，分析电网运行状态变化对次同步振荡模式的影响，识别运行状态异常区域集合； 将高维特征向量集合输入稀疏字典学习模型，构建稀疏特征表示字典； 基于稀疏特征表示字典，对高维特征向量集合进行正交匹配追踪处理，获取稀疏编码系数； 对稀疏编码系数在时间维度和频率维度上进行聚类分析，提取电网运行状态变化导致的次同步振荡模式的动态模式特征； 根据动态模式特征的分布密度与频率聚集程度，识别电网运行状态发生异常变化的时间区段和空间位置，形成运行状态异常区域集合，包含时间区段、空间位置、频率范围； 通过构建动态耦合模型分析运行状态异常区域集合内次同步振荡模式与电网运行状态的交互关系，评估次同步振荡模式的时间演变特性； 通过自适应滤波算法分析运行状态异常区域集合内次同步振荡模式的分布特性，评估局部区域的模态分离程度； 基于运行状态异常区域集合中的次同步振荡模式的稀疏编码系数序列，构建时间序列观测向量集； 选取卡尔曼滤波结构作为自适应滤波算法框架，设定状态转移矩阵和观测矩阵，初始化状态协方差与过程噪声协方差； 对每一组时间序列观测向量执行递推滤波运算，提取滤波后对应模态分量的动态幅值序列与频率序列； 根据模态分量在不同局部区域内的幅值变化范围与频率差异程度，计算模态重叠度指标； 根据模态重叠度指标，评估各局部区域内次同步振荡模式之间的模态分离程度； 基于次同步振荡模式的时间演变特性和局部区域的模态分离程度，通过反馈调节机制调整电网运行参数和抑制装置配置。

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