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龙图腾网获悉大连理工大学;国网安徽省电力有限公司电力科学研究院申请的专利一种电氢能源枢纽惯量评估方法及装置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：CN117195158B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202311276966.3，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种电氢能源枢纽惯量评估方法及装置是由袁铁江;胡辰康;滕越;王缔设计研发完成，并于2023-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电氢能源枢纽惯量评估方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种电氢能源枢纽惯量评估方法及装置，涉及评估电氢融合枢纽惯量响应能力领域，包括：步骤S1：确定惯量中心以该点同步相量单元量测到的作为数据基础，对监测所得数据进行标幺化、滤波和去趋势等预处理；步骤S2：根据同步发电机惯量特征和虚拟惯量控制方式建立物理模型分别估计同步惯量和非同步惯量；步骤S3：针对极限学习机建立数据模型，确定其框架后利用蚁群算法对数据模型进行相关训练获取最优参数，并将物理模型和数据模型以串行的模式构成数据物理融合模型。本发明考虑到物理模型精度低等问题，融入极限学习机的数据模型，提出一种基于数据物理融合的惯量估计方案。

本发明授权一种电氢能源枢纽惯量评估方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种电氢能源枢纽惯量评估方法，其特征在于，包括如下步骤： 确定惯量中心，以惯量中心的同步相量单元量测到的数据作为数据基础，对量测所得数据进行标幺化、滤波和去趋势预处理； 根据同步发电机惯量特征和虚拟惯量控制方式建立同步发电机惯量的物理模型，将预处理的数据代入物理模型分别估计同步惯量和非同步惯量，叠加得到初步电氢能源枢纽总体惯量，包括： 分析同步发电机运行特性，根据同步发电机状态确定估计同步发电机惯量的物理模型：  12其中，Hsync为同步发电机的等效惯量常数，HGk为第k同步发电机的惯量常数，xGk为发电机k的启停情况，n为同步发电机的数量； 根据提供虚拟惯量的控制手段建立相应的物理模型，用于虚拟惯量估计； 对于基于下垂控制的低阶系统模型如公式13所示：  13其中，Hdroops为下垂控制低阶系统模型的传递函数，T1和Td1为下垂控制对应的时间延时和时间常数，Hdroop为下垂控制的增益； 对于基于RoCoF控制的低阶系统模型如公式14所示：  14其中，HRoCoFs为基于RoCoF控制低阶系统模型的传递函数，T2和Td2为基于RoCoF控制对应的时间延时和时间常数，HRoCoF为基于RoCoF控制的增益； 在系统辨识的帮助下，虚拟惯量贡献TFNon‑Sync的整体等效传递函数为：  15其中，△PNon‑Sync为虚拟惯量提供的功率，△f为系统频率不平衡量； 总体虚拟惯量传递函数为：  16其中，HNon‑Syncs为系统虚拟惯量的传递函数，Td为等效时间延迟； 根据总体虚拟惯量传递函数进行系统参数识别得到虚拟惯量，并与同步发电机惯量结合得到系统惯量： 代入已处理的PMU数据计算系统的总功率不平衡量以及频率不平衡量，通过同步发电机的惯量大小确定同步发电机承担的不平衡量，如公式17所示：  17其中，△PSync为同步发电机承担的不平衡量；为频率不平衡量变化率； 从总的功率不平衡中分离出虚拟惯量源提供的功率，如公式18所示：  18其中，△P为系统功率不平衡量； 根据分离得到的虚拟惯量源提供的功率、系统频率不平衡量以及虚拟等效惯量传递函数得到虚拟等效惯量； 系统惯量等于同步发电机惯量与虚拟惯量的叠加，如公式19所示：  19其中，Hsys为系统总体惯量，HNon‑Sync为虚拟等效惯量； 针对极限学习机建立惯量评估的数据模型，确定极限学习机的框架后，利用蚁群算法对数据模型进行训练，获取最优参数，并将同步发电机惯量的物理模型和数据模型以串行的模式构成数据物理融合模型，将物理模型得到的总体惯量输入至数据模型进行修正后得到电氢能源枢纽总体惯量。

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