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龙图腾网获悉内蒙古电力(集团)有限责任公司包头供电分公司申请的专利一种移动发电车并网状态预测与协同控制方法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：CN121055334B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511615739.8，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种移动发电车并网状态预测与协同控制方法是由徐肃;汪有成;郝文海;张瑞强;李智玲;杨磊;关开;周志豪;李俊峰;马慧丽;郭铠铜;周志威;吴晓东;刘振宇;郝智勇;安鹏飞设计研发完成，并于2025-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种移动发电车并网状态预测与协同控制方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种移动发电车并网状态预测与协同控制方法，步骤包括高精度时空同步，动态拓扑特征提取，精准并网状态预测，通信延迟前瞻性补偿，VSG参数自适应调整，事件触发式稀疏通信，本申请基于时空数据融合、机器学习预测与自适应协同控制的并网方法，旨在解决在动态电网环境下，因时钟异步、通信延迟及控制参数固定等因素导致的多移动发电车并网时存在的同步精度不足、协同响应速度慢以及功率振荡等技术问题。

本发明授权一种移动发电车并网状态预测与协同控制方法在权利要求书中公布了：1.一种移动发电车并网状态预测与协同控制方法，其特征在于，包括以下具体步骤： 步骤1:高精度时空同步 每台发电车的融合授时终端同时接收北斗卫星信号和通过5GTSN网络分发的同步时钟信号，生成初始时空特征矩阵； 步骤2:动态拓扑特征提取 获取步骤1生成的时空特征矩阵，并拼接上本地PMU采集的实时电气量，实时提取当前时刻电网的深层次空间依赖特征，输出特征张量F； 步骤3:精准并网状态预测 特征张量F被立即送入ST-Transformer预测模型，预测未来K个时间步的电压、频率、相角的动态轨迹及其变化率； 步骤4:通信延迟前瞻性补偿 估算出从指令发出到当前接收的通信延迟τ，利用步骤3的预测结果，计算出在这段延迟τ时间内，电网状态的自然演化量ΔSpred，执行经过前瞻性校正的指令st=Sserver+ΔSpred； 步骤5:VSG参数自适应调整 依据步骤4校正后的指令st进行精确的功率控制； 步骤6:事件触发式稀疏通信 持续将本地PMU的实时测量值yt与上一次成功广播出去的值ylast进行比较，仅当两者偏差超过一个动态阈值δt时，才触发一次通信，将当前状态广播给控制中心和邻近的发电车； 通信延迟前瞻性补偿具体为， 构建星地协同补偿机制，发电车在本地预测即时响应用户操作并标注时间戳上传；协同控制中心基于动态延迟预估回溯至操作发生的精确时刻进行权威演算，发电车本地控制器在收到服务器指令Sserver后，不直接执行，而是进行前瞻性校正， 延迟补偿方程： ， 其中：为是发电车在本地t时刻经过前瞻性校正后，最终应执行的状态指令向量，sserver是从协同控制中心接收到的原始指令向量，Δspred是一个与sserver具有相同量纲的状态增量预测向量，由本地的机器学习预测模型计算得出，用以预测在tdelay这段时间内，系统状态的自然演化量，该向量可由一阶近似得到： ， 其中：和分别是步骤3模型预测出的电压和相角变化率； 并将结果推进至最新状态下发给发电车；发电车采用相位跳转矫正自身角色位置，并通过拓扑插值算法和步骤2的邻接矩阵信息，平滑过渡未更新节点状态，确保预测和执行在时空维度对齐，实现预测数据与并网动作实时同步； VSG参数自适应调整具体为， 根据预测进行在线自适应调整，当预测到未来将有大的频率跌落时，提前主动地增大J，当预测到系统将发生功率振荡，主动增大D，k1，k2通过离线强化学习训练或在线模糊控制规则确定， VSG摇摆方程： ， 其中θ为转子角度，Pm为机械功率，Pe为电磁功率， 自适应调参模型： ， ， 其中k1，k2，为优化参数； 根据实时状态构建事件触发通信系统，在持续监测电网物理量过程，实时计算当前采样值与本地持有状态的动态误差，仅当本地量测值yt与上一次成功广播的值ylast之间的偏差，超过了一个动态阈值δt时，才触发一次通信， 触发条件： ， ， 其中yt为电网物理量，为基准阈值，为自适应系数。

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