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龙图腾网获悉重庆大学;南方电网科学研究院有限责任公司申请的专利基于指标降维和加权模糊C均值聚类的双馈风电场分群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：CN115640975B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202211346763.2，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于指标降维和加权模糊C均值聚类的双馈风电场分群方法是由张谦;金旭旸;张帆;袁豪;周保荣设计研发完成，并于2022-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于指标降维和加权模糊C均值聚类的双馈风电场分群方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于指标降维和加权模糊C均值聚类的双馈风电场分群方法，属于电力系统控制技术领域。该方法包括：S1：构建双馈风电场串补并入弱网系统模型，并选取次同步振荡的主导变量；S2：考虑适应多扰动场景下动态、暂态过程分析，在投入串补并入弱网之前、投入串补并入弱网期间、加入故障期间和故障切除后各选取一个时间点的主导变量数据作为双馈风机的初始分群指标；S3：采用主成分分析法对初始分群指标进行降维；S4：将降维后的指标作为聚类分群指标，采用加权模糊C均值聚类算法实现风电机组的聚类分群。本发明提高了双馈风电场串补并入弱网系统中聚类分群方法的合理有效性。

本发明授权基于指标降维和加权模糊C均值聚类的双馈风电场分群方法在权利要求书中公布了：1.一种基于指标降维和加权模糊C均值聚类的双馈风电场分群方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤： S1：构建双馈风电场串补并入弱网系统模型，并选取次同步振荡的主导变量，包括电网电流角频率、直流电容电压、定子d、q轴电流、转子d、q轴电流； S2：考虑适应多扰动场景下动态、暂态过程分析，在投入串补并入弱网之前、投入串补并入弱网期间、加入故障期间和故障切除后各选取一个时间点的主导变量数据作为双馈风机的初始分群指标； S3：采用主成分分析法对初始分群指标进行降维； S4：将降维后的指标作为聚类分群指标，采用加权模糊C均值聚类算法实现风电机组的聚类分群； 以降维后的主成分指标为双馈风电场的聚类分群指标，降维后的新样本矩阵为样本数据集，表示第个样本的个主成分；将数据划分成类，对应的个类中心为；采用加权模糊C均值聚类算法实现风电机组的聚类分群，具体包括以下步骤： S41：初始化聚类数，最大迭代次数，模糊指数M； S42：确定隶属度矩阵和聚类中心矩阵； 确定隶属度矩阵和聚类中心矩阵；是一个的矩阵，其中元素表示矩阵中第个样本对第个聚类中心的隶属度，如式1所示；是一个的矩阵，其中元素如式2所示； 1 2 其中，为矩阵中第个样本，表示第个样本到第个聚类中心的欧氏距离，同理；表示模糊指数为M的隶属度； S43：构建目标函数如式3所示，约束条件如式4所示； 3 4 其中，表示第k个主成分指标的权重； S44：更新聚类中心和隶属度，使目标函数为最小值，不断重复上述过程直至迭代次数达到。

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重庆大学;南方电网科学研究院有限责任公司，其通讯地址为：400044 重庆市沙坪坝区沙坪坝正街174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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