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龙图腾网获悉香港理工大学申请的专利电力系统宽频振荡阻尼监测方法、装置、设备和存储介质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：CN115453231B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202210973781.7，技术领域涉及：G01R31/00；该发明授权电力系统宽频振荡阻尼监测方法、装置、设备和存储介质是由卜思齐;胡勇设计研发完成，并于2022-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本电力系统宽频振荡阻尼监测方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请适用于电力系统监测领域，提供了一种电力系统宽频振荡阻尼监测方法、装置、设备和计算机可读存储介质。方法包括：在选定的主导振荡模式下，获取被测量发电单元的特征值实部的时域估算表达式；预设时间段内，采集被测量发电单元的类转速变量信号和类功率变量信号；从类转速变量信号经傅里叶变换得到的幅频特性图像中获得角频率；将角频率、类转速变量信号和类功率变量信号代入时域估算表达式进行计算，通过迭代调整获得感兴趣的主导振荡模式的特征值实部的最终估计值。本申请可以实现在发电单元监测电力系统宽频振荡的阻尼，仅需通过构建特征值实部的时域估算表达式以及信号数据处理，而无需进行全系统高维建模，准确度高，可行性强。

本发明授权电力系统宽频振荡阻尼监测方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种电力系统宽频振荡阻尼监测方法，其特征在于，包括： 在被测量发电单元具有两个连续积分环节的控制环所涉及的主导振荡模式下，获取所述被测量发电单元的特征值实部的时域估算表达式；其中，所述被测量发电单元包括电力电子变流器型电源； 在预设时间段内，采集所述被测量发电单元的所述控制环的类转速变量信号和类功率变量信号； 对所述类转速变量信号进行傅里叶变换，从变换得到的幅频特性图像中，获得所述控制环所涉及的主导振荡模式的角频率；所述主导振荡模式包括宽频振荡模式； 选择一个感兴趣的主导振荡模式，将所述角频率、所述类转速变量信号和所述类功率变量信号代入所述特征值实部的时域估算表达式进行计算，通过迭代调整获得所述感兴趣的主导振荡模式的特征值实部的最终估计值； 获取所述被测量发电单元的主导振荡模式的特征值实部的时域估算表达式，包括： 构建包含所述被测量发电单元的电力系统在频域下的状态空间模型：，其中，所述被测量发电单元是所述电力系统中的第i个发电单元，ΔSV1,is和ΔSV2,is是所述被测量发电单元具有两个连续积分环节的一控制环所涉及的第一状态变量和第二状态变量，ΔZs是所述被测量发电单元除了所述第一状态变量和所述第二状态变量之外的其他所有状态变量，为状态矩阵，s为拉普拉斯算子；所述一控制环为类机电振荡环； 假设与所述第二状态变量相关的状态方程为：；其中，cFs是频域下与ΔSV2,is相关的函数，c为cFs除去所有变量之外的常量部分； 联立所述状态空间模型和所述状态方程，可得到频域下的两个关系式： ； ； 联立所述频域下的两个关系式，并采用感兴趣的主导振荡模式的特征值代替所述拉普拉斯算子s，将得到的关系式从频域转换到时域，得到所述被测量发电单元所涉及的主导振荡模式的特征值实部的时域估算表达式：； 其中，信号是由所述类转速变量信号ΔSV2,it变换得到的，所述类转速变量信号ΔSV2,it为所述第二状态变量ΔSV2,is的时域形式，信号是由所述类功率变量信号Ft变换得到的，所述类功率变量信号Ft为的时域形式，为cF除去常量之外的部分；为时间变量； 选择一个感兴趣的主导振荡模式，将所述角频率、所述类转速变量信号和所述类功率变量信号代入所述特征值实部的时域估算表达式进行计算，包括： 选择一个感兴趣的主导振荡模式，在所述角频率处，设定的初始值为0； 将所述类转速变量信号ΔSV2,i乘以指数函数，再在所述角频率处进行傅里叶分解，得到信号 将所述类功率变量信号乘以指数函数，再在所述角频率处进行傅里叶分解，得到信号 将所述信号和所述信号代入所述特征值实部的时域估算表达式的等号右边的计算式：，获得所述感兴趣的主导振荡模式的特征值实部的初步估算值σd0； 通过迭代调整获得所述感兴趣的主导振荡模式的特征值实部的最终估计值，包括： 将所述初步估算值σd0与σd的初始值进行比较，判断是否小于预设误差u，u为正值； 若是，将所述初步估算值σd0作为所述感兴趣的主导振荡模式的特征值实部的最终估算值，并输出； 若否，将σd的值更改为；根据更改后的σd，重新计算得到所述信号和所述信号，其中，r为校正值，；将更新后的所述信号和所述信号代入所述特征值实部的时域估算表达式的等号右边的计算式，再次获得所述感兴趣的主导振荡模式的特征值实部的初步估算值σd0，将更改后的初步估算值σd0与更改后的σd进行比较，直到小于所述预设误差u。

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香港理工大学，其通讯地址为：中国香港九龙红磡育才道11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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