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龙图腾网获悉国网浙江省电力有限公司电力科学研究院申请的专利海上风电跟网型机组与构网型机组两阶段鲁棒优化配置方法、系统、设备及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：CN120806286B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511270505.4，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权海上风电跟网型机组与构网型机组两阶段鲁棒优化配置方法、系统、设备及介质是由马骏超;王晨旭;年珩;潘星;赵建勇;吴哲;刘佳宁;陆承宇;孙可;顾益磊;彭琰;奚洪磊;周靖皓;邹波设计研发完成，并于2025-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本海上风电跟网型机组与构网型机组两阶段鲁棒优化配置方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明属于海上风电技术领域，公开了海上风电跟网型机组与构网型机组两阶段鲁棒优化配置方法、系统、设备及介质，以解决现有技术难以同时满足技术性能和经济性的双重要求。本发明方法包括：构建动态数学模型，基于动态数学模型设计多维度评价指标；获取考虑海上风电出力不确定性以及多源不确定性因素的多个典型运行场景及其概率分布；基于多维度评价指标和典型场景集及概率，采用改进型多目标优化算法进行静态阶段优化，计算并输出构网型机组与跟网型机组容量配比的推荐配比范围；获取预设的运行阶段动态优化触发条件，当满足条件时，基于推荐配比范围和预测数据，采用模型预测控制算法进行滚动优化，输出动态调整策略。

本发明授权海上风电跟网型机组与构网型机组两阶段鲁棒优化配置方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种海上风电跟网型机组与构网型机组两阶段鲁棒优化配置方法，其特征在于，包括步骤： S1、构建动态数学模型，以表征机组的动态电气特性及其对系统频率和电压响应的影响； 步骤S1所述构建动态数学模型包括： 基于有功参考功率、输出有功功率和虚拟惯量常数，构建构网型机组频率响应模型； 所述构网型机组频率响应模型的表达式为 ， 式中，为时刻，为时刻系统频率，为时刻系统频率变化率，为时刻有功参考功率，为时刻输出有功功率，为时刻虚拟惯量常数； S2、基于所述动态数学模型设计多维度评价指标，所述多维度评价指标体系包括技术性能评价指标体系和经济评价指标体系； S3、获取考虑海上风电出力不确定性以及多源不确定性因素的多个典型运行场景及其概率分布，得到典型场景集及概率； S4、基于所述多维度评价指标和所述典型场景集及概率，采用改进型多目标优化算法进行静态阶段优化，计算并输出构网型机组与跟网型机组容量配比的推荐配比范围； 步骤S4所述采用改进型多目标优化算法进行静态阶段优化，具体为： 采用改进的非支配排序遗传算法II作为优化模型，以期望值型整合、鲁棒性型整合和最坏情况型整合作为所述优化模型的目标函数集； 所述期望值型整合通过对典型运行场景的概率分布进行加权平均得到； 所述鲁棒性型整合在期望值基础上引入跨场景波动性惩罚因子； 所述最坏情况型整合反映最不利场景下的可行性； S5、获取预设的运行阶段动态优化触发条件，当满足条件时，基于所述推荐配比范围和预测数据，采用模型预测控制算法进行滚动优化，输出动态调整策略； 所述预设的运行阶段动态优化触发条件包括风速波动率超过阈值和系统频率变化率异常； 步骤S5所述采用模型预测控制算法进行滚动优化，具体为： 基于实时或超短期预测的风速及系统状态数据，利用模型预测控制算法，动态调整构网型与跟网型机组的实际运行数量，以及动态调整构网型机组的控制参数； 所述构网型机组的控制参数包括虚拟惯量、电压下垂系数和频率下垂系数。

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