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龙图腾网获悉国网内蒙古东部电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司申请的专利基于硬件在环和SVM的风机控制器振荡风险预测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：CN115425641B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202210959211.2，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于硬件在环和SVM的风机控制器振荡风险预测方法及系统是由王新宇;杨朋威;任正;林楠;陈肖璐;郑博文;郑婷婷;崔亚茹设计研发完成，并于2022-08-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于硬件在环和SVM的风机控制器振荡风险预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于新能源电力系统技术领域，提供了基于硬件在环和SVM的风机控制器振荡风险预测方法及系统，该方法包括获取风机控制器扰动反馈信号；基于扰动反馈信号和四级支持向量机进行次同步振荡风险预测，得到振荡风险预测结果；其中，所述四级支持向量机的构建过程包括：基于最小代价函数构建最优超平面，引入松弛变量，根据松弛变量和阈值分析信号数据点和最优超平面的关系，根据该关系得到二分类结果；根据扰动反馈信号的振荡条件和对应的SVM分类器逐级分类，当满足振荡条件时，输出最终的分类结果，将最终分类结果和二分类结果对比得到振荡风险预测结果。

本发明授权基于硬件在环和SVM的风机控制器振荡风险预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于硬件在环和SVM的风机控制器振荡风险预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取风机控制器扰动反馈信号； 基于扰动反馈信号和四级支持向量机进行次同步振荡风险预测，得到振荡风险预测结果；其中，所述四级支持向量机的构建过程包括： 基于最小代价函数构建最优超平面，引入松弛变量，根据松弛变量和阈值分析信号数据点和最优超平面的关系，根据该关系得到二分类结果； 根据扰动反馈信号的振荡条件和对应的SVM分类器逐级分类，当满足振荡条件时，输出最终的分类结果，具体包括： 采用一级SVM分类器进行第一级分类训练，将满足第一振荡条件的扰动反馈信号输入至二级SVM分类器进行第二级分类训练，当满足第二振荡条件的扰动反馈信号输入至三级SVM分类器进行第三级分类训练，当满足第三振荡条件的扰动反馈信号输入至四级SVM分类器进行第四级分类训练，当满足第四振荡条件时，输出分类结果；将最终分类结果和二分类结果对比得到振荡风险预测结果； 所述第一振荡条件为：扰动反馈信号瞬时采样功率与采样窗口内平均功率之差的绝对值大于次同步振荡门槛；所述第二振荡条件为：扰动反馈信号引起的次同步振荡周期的最大功率和最小功率之差的绝对值大于次同步振荡的功率振幅门槛；所述第三振荡条件为：扰动反馈信号引起的次同步振荡频率介于次同步振荡频率上限和次同步振荡频率下限之间；所述第四振荡条件为：扰动反馈信号引起的当前次同步振荡的振荡次数大于次同步振荡的振荡次数门槛。

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