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龙图腾网获悉国网河北省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司;国网河北能源技术服务有限公司申请的专利SSCI的振荡类型的识别方法、模型训练方法及设备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：CN115659220B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202211310634.8，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权SSCI的振荡类型的识别方法、模型训练方法及设备是由王磊;范辉;曾四鸣;胡雪凯;杨少波;孙鹏;李子璠;杨晓梅;王杨;肖先勇设计研发完成，并于2022-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本SSCI的振荡类型的识别方法、模型训练方法及设备在说明书摘要公布了：本发明提供SSCI的振荡类型的识别方法、模型训练方法及设备，该方法包括：获取待识别的三相电流PUM数据；对三相电流PUM数据进行特征提取，得到三相电流PUM数据的特征值，其中，特征值包括三相电流的振荡正频谱的正序特征值和负序特征值，以及振荡负频谱的正序特征值和负序特征值；将特征值输入到预先训练的振荡类型识别模型中，得到待识别的三相电流的振荡类型；其中，振荡类型识别模型为预先构建的极限学习机，预先构建的极限学习机包括输入层、隐藏层和输出层。本发明可以准确地识别振荡类型。

本发明授权SSCI的振荡类型的识别方法、模型训练方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种SSCI的振荡类型的识别方法，其特征在于，包括： 获取待识别的三相电流PMU数据； 将所述三相电流PMU数据从时域转化为频域，基于Prony算法求出所述三相电流PMU数据在频域下的三个相的正频谱和负频谱； 基于预先构建的相序旋转矩阵以及所述三个相的正频谱以及负频谱，求解所述三相电流的振荡正频谱的正序特征值和负序特征值，以及振荡负频谱的正序特征值和负序特征值； 基于所述振荡正频谱的正序特征值和负序特征值，以及所述振荡负频谱的正序特征值和负序特征值，确定所述三相电流PMU数据的特征值； 将所述特征值输入到预先训练的振荡类型识别模型中，得到所述待识别的三相电流的振荡类型；其中，所述振荡类型识别模型为预先构建的极限学习机，所述预先构建的极限学习机包括输入层、隐藏层和输出层； 其中，所述相序旋转矩阵H为： 所述三相电流PMU数据的振荡正频谱和负频谱的正序特征值以及振荡正频谱和负频谱的负序特征值分别为： 所述三相电流PMU数据的特征值F1和F2分别为： 其中，a和a2均为旋转因子，a＝ej120°＝ej2π3，a2＝ej240°＝ej4π3； 分别为所述三相电流PMU数据的三个相的正频谱，分别为所述三相电流PMU数据的三个相的负频谱。

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