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龙图腾网获悉内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力科学研究院分公司申请的专利一种基于扰动自适应补偿的风电机组快速调频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：CN120090237B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202510578069.0，技术领域涉及：H02J3/24；该发明授权一种基于扰动自适应补偿的风电机组快速调频方法是由刘鸿清;杨德宇;原帅;丛雨;张秀琦;高正平;王琪;苗丽芳;苏珂;冯汝明;王乐媛;赵永飞;邢伟;李勇;何芳设计研发完成，并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于扰动自适应补偿的风电机组快速调频方法在说明书摘要公布了：本发明涉及用于调整、控制或稳定电力网中的功率或频率的装置技术领域，尤其涉及一种基于扰动自适应补偿的风电机组快速调频方法，通过采集频率偏差、频率偏差变化率及风机状态参数构建动态扰动感知数据集，采用遗传算法动态优化短时窗滑动均值算法的窗口长度与权重系数，抑制电网背景噪声干扰并提取高精度扰动特征。利用反向测试信号降低惯量辨识的频率干扰。通过在线增量学习算法更新滑模控制模型的边界层参数，基于扰动能量熵动态调整出力优先级并消除功率冲突。引入多岛遗传算法优化模式切换阈值，结合自适应功率斜坡率限制实现调频安全退出。本发明显著提升动态多扰动及惯量时变场景下的频率响应速度与多源协同效率，降低频率二次跌落风险。

本发明授权一种基于扰动自适应补偿的风电机组快速调频方法在权利要求书中公布了：1.一种基于扰动自适应补偿的风电机组快速调频方法，其特征在于，包括： 步骤S1，采集电力系统的频率偏差、频率偏差变化率及风机运行状态参数，构建动态扰动感知数据集，所述风机运行状态参数包括风电机组转子动能储备的实时监测数据； 步骤S2，基于所述动态扰动感知数据集，通过遗传算法动态优化短时窗滑动均值算法的窗口长度与权重系数，生成噪声抑制后的扰动特征数据； 步骤S3，根据所述扰动特征数据生成反向测试信号，结合递推最小二乘法实时估计电网等效惯量及阻尼参数； 步骤S4，采用在线增量学习算法对所述动态扰动感知数据集中的连续扰动事件进行时间序列建模，更新预设自适应滑模控制模型的边界层厚度与切换增益参数，边界层厚度用于平衡控制响应的快速性同平滑性，切换增益参数用于提升对高频突变扰动的抑制能力； 步骤S5，基于所述电网等效惯量及阻尼参数，通过预设模糊自适应比例与预设积分控制器生成补偿功率指令，所述补偿功率指令包括快速功率支撑模式和下垂控制模式的触发条件； 步骤S6，根据所述补偿功率指令，通过预设微服务架构协调风电机组转子动能储备分配与电网多源调频设备的功率响应，其中电网多源调频设备包括虚拟同步机与储能装置； 步骤S7，在自适应滑模控制模型预测控制中引入所述遗传算法优化动态切换的触发阈值，根据频率偏差变化率切换快速功率支撑模式与下垂控制模式； 步骤S8，当所述频率偏差恢复至预设死区范围时，通过自适应功率斜坡率限制微服务退出调频并切换至最大功率点跟踪运行； 所述步骤S2包括： 基于所述动态扰动感知数据集，根据种群适应度分布动态调整交叉概率与变异概率，在种群多样性低于设定阈值时提升变异概率至0.2-0.4区间； 采用精英保留策略将每代最优个体直接传递至下一代，结合所述扰动特征数据的分布特征加速参数收敛； 将遗传算法与GPU并行计算结合，对所述短时窗滑动均值算法的窗口长度与权重系数进行并行化评估； 基于所述动态扰动感知数据集中的历史扰动数据初始化测试信号幅值参数，通过反向信号激励降低惯量估计的频率干扰。

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