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龙图腾网获悉国网吉林省电力有限公司电力科学研究院;国网吉林省电力有限公司;哈尔滨理工大学;吉林省电力科学研究院有限公司申请的专利一种基于动态模式分解的扰动源定位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：CN120597067B 。

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：202511100808.1，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种基于动态模式分解的扰动源定位方法是由张海锋;高松;徐友清;张家郡;丁放;孟祥东;彭晓宇;于非桐;杨德友;高晗设计研发完成，并于2025-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态模式分解的扰动源定位方法在说明书摘要公布了：本发明一种基于动态模式分解的扰动源定位方法，属于电力系统运行与分析技术领域，通过对实测数据进行矩阵分解，准确提取系统的振荡模态特征；进一步，构建融合时空特性的参与因子分析模型，综合考虑模态的空间分布特性和时间演化特征，实现对振荡源的精确定位。与传统方法相比，具有无需依赖系统详细模型、定位精度高等优势，且完全基于测量数据计算实现，避免了复杂的系统建模，因而具有较高的实际应用价值和推广潜力。

本发明授权一种基于动态模式分解的扰动源定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态模式分解的扰动源定位方法，其特征在于：包括以下步骤，且以下步骤顺次进行： 步骤一：通过分布在发电机位置的同步相量测量装置PMU采集电力系统振荡数据，包括有功功率P，母线电压V，频率f； 步骤二：以电力系统振荡数据为输入，构建动态模式分解模型； 步骤三：对振荡模态进行FFT频谱分析，识别电力系统主要振荡频率，根据模态相轨迹特性，分为自然振荡和强迫振荡，将强迫振荡作为后续振荡源定位的分析对象； 步骤四：计算参与因子，通过参与因子从时间和空间维度量化振荡模态，识别参与因子值高的发电机单元为振荡源 步骤二所述动态模式分解模型为： 式中，U是左奇异向量矩阵，Y是特征向量矩阵，V*是右奇异向量矩阵，Φ＝[φ1,φ2,…φm]是振荡模态矩阵，每一列φi表示系统某一振荡模态的空间分布特性；Γmt＝[a1t,a2t,…amt]T是时间相关的振幅系数矩阵，m为振荡模态数量，λj为模态j的特征值，A为捕获量测信息内固有的动态变化特征的高阶复杂矩阵，其特征值和特征向量中包含系统的动态振荡信息，Σ是奇异值矩阵，Λ是特征值矩阵，为系统动态分解模式； 步骤四所述参与因子计算方法为： ①计算模态时变能量： 式中，λj为模态j的特征值；k为时间步长；为初始状态x0在第j个模态上的投影； ②构建参与因子： Pij＝|φijEij| 式中，φij为右特征向量矩阵中的元素，对应模态j在状态变量i上的空间分量。

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