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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学;国网江苏省电力有限公司电力科学研究院申请的专利一种考虑新能源混合控制模式的电网宽频振荡智能辨识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：CN120810678B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202510906509.0，技术领域涉及：H02J3/11；该发明授权一种考虑新能源混合控制模式的电网宽频振荡智能辨识方法是由涂正宏;周佳阳;徐英;仪忠凯;熊浩;施琳;彭志强;郑明忠设计研发完成，并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑新能源混合控制模式的电网宽频振荡智能辨识方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种考虑新能源混合控制模式的电网宽频振荡智能辨识方法，属于智能电网技术领域。该方法通过搭建含构网型与跟网型控制的新能源机组混合控制并网系统仿真模型，生成不同运行工况仿真数据样本并分类；利用支持向量机算法进行振荡状态分类，结合SHAP算法量化特征贡献度，通过K‑means聚类识别主导影响特征，最后接入广域监测平台实现差异化可视化风险预警。本发明解决了传统方法难以适应新型电力系统复杂场景等问题，实现了宽频振荡严重程度评估、主导因素识别及可视化展示，提升了电网安全稳定运行能力，具有场景适应性强、自动化水平高、可解释性好等优点。

本发明授权一种考虑新能源混合控制模式的电网宽频振荡智能辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑新能源混合控制模式的电网宽频振荡智能辨识方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：搭建包含构网型控制与跟网型控制的新能源机组混合控制并网系统仿真模型，并定义机组接入状态与控制参数可调模型； S2：通过随机调整机组的接入状态和控制参数扰动方式，生成不同运行工况仿真数据样本，通过FFT频谱分析，根据系统的频率能量分布和模态特征，将数据场景分类为稳定场景、宽频振荡场景及其他场景； S3：采用支持向量机算法，以多维特征，包括：电压幅值、频率、功率为输入，对仿真得到的不同场景数据进行振荡状态分类，区分出稳定场景和宽频振荡场景；S4：利用SHAP算法对支持向量机分类模型进行特征贡献度分析，量化不同输入特征对振荡分类判别结果的贡献程度，实现对模型判别结果的可解释性分析；S5：利用K-means聚类算法，以SHAP分析得到的特征贡献矩阵为输入进行无监督聚类分析，通过统计各个聚类簇内特征的平均SHAP值，识别出不同宽频振荡场景下的主导影响特征，明确引发系统宽频振荡的关键因素； S6：将振荡分类结果、SHAP特征贡献分析结果及聚类识别的主导因素接入广域监测平台，统一接入电力系统广域监测平台，通过差异化可视化实现风险预警。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学;国网江苏省电力有限公司电力科学研究院，其通讯地址为：150006 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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