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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于迁移学习的新能源机组宽频阻抗快速测量方法和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：CN120334606B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510399242.0，技术领域涉及：G01R27/02；该发明授权基于迁移学习的新能源机组宽频阻抗快速测量方法和系统是由吕敬;宗鑫;高磊设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于迁移学习的新能源机组宽频阻抗快速测量方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于迁移学习的新能源机组宽频阻抗快速测量方法及系统，包括离线训练阶段：基于实际新能源机组的电气特性与拓扑结构，构建标准仿真模型；采用单正弦信号注入法对标准仿真模型进行全工况宽频阻抗扫描，获取离线阻抗数据集；训练预训练模型。在线测量阶段：构建待训练模型；采用单正弦信号注入法在线测量实际新能源机组在关键频率点处的阻抗数据，获取在线阻抗数据集；利用迁移学习技术微调待训练模型，实现宽频阻抗特性快速重构。本发明结合迁移学习，将在线测量频率点减少80％～90％，同时保持单正弦信号的高信噪比。这解决了宽频阻抗测量中精度与效率的矛盾，特别适合于新能源机组并网工况频繁波动的应用。

本发明授权基于迁移学习的新能源机组宽频阻抗快速测量方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移学习的新能源机组宽频阻抗快速测量方法，其特征在于，包括： 离线训练阶段： 基于实际新能源机组的电气特性与拓扑结构，构建新能源机组的标准仿真模型； 采用单正弦信号注入法对所述标准仿真模型进行全工况宽频阻抗扫描，获取离线阻抗数据集； 基于所述离线阻抗数据集，训练预训练模型； 在线测量阶段： 基于预训练模型，构建待训练模型； 采用单正弦信号注入法在线测量实际新能源机组在关键频率点处的阻抗数据，获取在线阻抗数据集； 基于所述在线阻抗数据集，利用迁移学习技术对所述待训练模型参数进行微调； 利用微调后的所述待训练模型，测量宽频阻抗； 所述采用单正弦信号注入法对所述标准仿真模型进行全工况宽频阻抗扫描，获取离线阻抗数据集，包括： 确定工况范围，所述工况范围包括有功功率输出和无功功率输出范围，所述有功功率输出范围为0~1p.u.，所述无功功率输出范围为电网要求机组输出的最大容性无功至最大感性无功； 确定扫频范围，所述扫频范围至少覆盖开关频率的一半以下频段； 设置所述有功功率分辨率、无功功率分辨率和扫频分辨率，保证能够采集到阻抗数据； 在所述工况范围、扫频范围和分辨率情况下，采用单正弦信号注入法逐频点采集所述标准仿真模型的阻抗数据，得到离线阻抗数据集； 所述基于预训练模型，构建待训练模型，包括： 构建待训练模型的结构与所述预训练模型的结构一致，包括输入层、隐藏层和输出层； 继承所述预训练模型的所述隐藏层参数； 随机初始化所述输出层参数； 所述关键频率点的选取过程，包括： 选取边界频率点，包括离线的所述扫频范围的下限频率点和上限频率点； 在所述边界频率点构成的所述扫频范围内，按对数间隔均匀选取基础频率点； 根据阻抗特性变化的平稳性，增减已经选取的基础频点的密度。

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