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龙图腾网获悉镇赉华兴风力发电有限公司申请的专利基于深度学习的风电机组电压暂降补偿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：CN120601445B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511093058.X，技术领域涉及：H02J3/16；该发明授权基于深度学习的风电机组电压暂降补偿方法及系统是由郜浩;杜鹏设计研发完成，并于2025-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的风电机组电压暂降补偿方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的风电机组电压暂降补偿方法及系统，涉及低电压穿越控制技术领域，方法包括：实时采集风电机组三相电压输出及运行状态数据；判断是否发生电压暂降，若是则提取电压暂降要素特征；结合机组运行状态数据和电压暂降要素特征判断并生成触发源信息；根据电压暂降补偿器进行补偿分析输出补偿决策；进行电压暂降补偿控制。本发明解决了传统电压暂降补偿技术无法精准识别风电机组电压暂降的触发源及要素特征，补偿决策针对性不足，导致电路系统中电压稳定的控制与补偿效果欠佳，难以满足需求的技术问题，达到了精准识别风电机组电压暂降的触发源及要素特征，有效提升电压稳定的控制与补偿的技术效果。

本发明授权基于深度学习的风电机组电压暂降补偿方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的风电机组电压暂降补偿方法，其特征在于，包括： 实时采集风电机组的三相电压输出数据和机组运行状态数据； 基于所述三相电压输出数据判断是否发生电压暂降行为，若是，进行暂降要素提取，生成电压暂降要素特征； 基于所述机组运行状态数据和所述电压暂降要素特征进行故障触发和波动触发判断，生成触发源信息； 根据所述触发源信息和所述电压暂降要素特征通过电压暂降补偿器进行补偿分析，输出补偿决策； 根据所述补偿决策进行电压暂降补偿控制； 根据所述触发源信息和所述电压暂降要素特征通过电压暂降补偿器进行补偿分析，输出补偿决策，包括： 对所述风电机组进行数字仿真建模，构建孪生机组模型，其中，建模包括机组自身、连接电网以及气象条件的一体化建模； 基于历史电压暂降记录信息进行触发源统计，生成多个预设触发源，并采集历史电压暂降恢复记录集； 将所述历史电压暂降恢复记录集加载至孪生机组模型，学习电压补偿参数与电压暂降要素以及触发源的关系，构建所述电压暂降补偿器，其中，所述电压暂降补偿器与所述孪生机组模型连接； 将所述触发源信息和所述电压暂降要素特征输入所述电压暂降补偿器，进行补偿参数分析后调用所述孪生机组模型进行补偿验证，验证通过后输出所述补偿决策； 若触发源为故障类触发源，将所述历史电压暂降恢复记录集加载至孪生机组模型，学习故障隔离特征与故障源位置关系，对所述电压暂降补偿器进行优化。

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