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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种含大规模风电并网的特征选择集成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：CN115374874B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202211055817.X，技术领域涉及：G06F18/2113；该发明授权一种含大规模风电并网的特征选择集成方法及系统是由石访;杜宗展;赵昱臣;张恒旭;王谱宇;郭全;刘晓宁;董振风;田硕硕;刘尊龙设计研发完成，并于2022-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种含大规模风电并网的特征选择集成方法及系统在说明书摘要公布了：本公开属于电力系统技术领域，具体涉及一种含大规模风电并网的特征选择集成方法及系统，包括：获取含风电并网响应特征的多维特征数据；基于预设的最优相关性及冗余评价准则对所获取的多维数据特征进行增量搜索，构建多组嵌套候选特征子集；计算所构建的多组嵌套候选特征子集的分类精度；记录所述分类精度最大的候选特征子集，验证所记录的候选特征子集的维度，得到最优候选特征子集，完成特征选择集成。

本发明授权一种含大规模风电并网的特征选择集成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种含大规模风电并网的特征选择集成方法，其特征在于，包括： 获取含风电并网响应特征的多维特征数据； 基于预设的最优相关性及冗余评价准则对所获取的多维数据特征进行增量搜索，构建多组嵌套候选特征子集； 计算所构建的多组嵌套候选特征子集的分类精度； 记录所述分类精度最大的候选特征子集，验证所记录的候选特征子集的维度，得到最优候选特征子集，完成特征选择集成； 设X为共有N个特征构成的特征集合，S为已选特征集，F为待选特征集，则得到最优候选特征子集的具体步骤如下： 1初始化；将已选特征集S设为空集，候选特征集F设为全特征集，即，； 2计算与标签y之间的相关性测度，将所有特征按照W排序形成新的候选特征集Fˊ，前k个特征分别记为，,…,，依次取其中一个特征作为初始特征，即令，； 3接着设置相关及冗余测度的分位数,同时设，，从中寻求使成立的特征记为，令，； 4重复步骤2~3，直到Fˊ为，得到一组对应于不同初始特征的T×N相互嵌套的候选特征子集矩阵；总的特征集组合为； 5对中对应的嵌套候选特征集组，使用SVM逐次验证各特征子集的分类精度，并记录达到稳定并接近全局最高精度的候选特征子集及其相关权值，即j满足； 6依次求取中k个结果，并记录5中所得，令，满足且维度较小的候选特征子集即为最优候选特征子集，其中，与均表示设定阈值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东大学，其通讯地址为：250061 山东省济南市历下区经十路17923号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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