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龙图腾网获悉中国长江三峡集团有限公司申请的专利风储发电系统黑启动评估方法、计算机设备及相关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：CN119202581B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202411209932.7，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权风储发电系统黑启动评估方法、计算机设备及相关装置是由郭永奇;常勇;刘俊峰;王策;李宗尚;晏点逸;王泰;王粤彬设计研发完成，并于2024-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本风储发电系统黑启动评估方法、计算机设备及相关装置在说明书摘要公布了：本发明涉及电力技术领域，公开了一种风储发电系统黑启动评估方法、计算机设备及相关装置，该风储发电系统黑启动评估方法包括：获取黑启动仿真数据集，黑启动仿真数据集包括风储发电系统正常时的正常仿真数据和风储发电系统故障时的故障仿真数据；利用黑启动仿真数据集训练初始SVDD模型，分别训练得到描述正常仿真数据的第一SVDD模型和描述故障仿真数据的第二SVDD模型，并获取第一SVDD模型的第一球心距和第二SVDD模型的第二球心距；将风储发电系统的待检测数据输入第一SVDD模型和第二SVDD模型，得到目标距离；基于目标距离、第一球心距和第二球心距评估风储发电系统的状态。本发明能够充分利用仿真数据，提高黑启动评估的准确性。

本发明授权风储发电系统黑启动评估方法、计算机设备及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种风储发电系统黑启动评估方法，其特征在于，所述方法包括： 获取黑启动仿真数据集，所述黑启动仿真数据集包括风储发电系统正常时的正常仿真数据和所述风储发电系统故障时的故障仿真数据； 利用所述黑启动仿真数据集训练初始SVDD模型，分别训练得到描述所述正常仿真数据的第一SVDD模型和描述所述故障仿真数据的第二SVDD模型，并获取所述第一SVDD模型的第一球心距和所述第二SVDD模型的第二球心距； 将风储发电系统的待检测数据输入所述第一SVDD模型和所述第二SVDD模型，得到目标距离； 基于所述目标距离、所述第一球心距和所述第二球心距评估所述风储发电系统的状态； 所述利用所述黑启动仿真数据集训练初始SVDD模型，分别训练得到描述所述正常仿真数据的第一SVDD模型和描述所述故障仿真数据的第二SVDD模型，并获取所述第一SVDD模型的第一球心距和所述第二SVDD模型的第二球心距包括： 为所述正常仿真数据设置第一样本标签，为所述故障仿真数据设置第二样本标签，所述第一样本标签为1，所述第二样本标签为-1； 利用所述正常仿真数据和所述故障仿真数据训练所述初始SVDD模型，得到描述所述正常仿真数据的所述第一SVDD模型； 获取所述第一SVDD模型的第一超球体的半径，得到所述第一球心距； 为所述故障仿真数据设置第三样本标签，为所述正常仿真数据设置第四样本标签，所述第三样本标签为1，所述第四样本标签为-1； 利用所述正常仿真数据和所述故障仿真数据训练所述初始SVDD模型，得到描述所述故障仿真数据的所述第二SVDD模型； 获取所述第二SVDD模型的第二超球体的半径，得到所述第二球心距； 所述将待检测数据输入所述第一SVDD模型和所述第二SVDD模型，得到目标距离包括： 将所述待检测数据输入所述第一SVDD模型，计算所述待检测数据与所述第一超球体的球心之间的距离，得到第一目标距离； 将所述待检测数据输入所述第二SVDD模型，计算所述待检测数据与所述第二超球体的球心之间的距离，得到第二目标距离； 所述基于所述目标距离、所述第一球心距和所述第二球心距评估所述风储发电系统的状态包括： 若所述第一目标距离和所述第二目标距离小于或等于所述第一球心距且大于或等于所述第二球心距，则判断所述风储发电系统工况正常； 若所述第一目标距离和所述第二目标距离大于或等于所述第一球心距且小于或等于所述第二球心距，则判断所述风储发电系统工况故障； 若所述第一目标距离和所述第二目标距离大于或等于所述第一球心距且大于或等于所述第二球心距，或所述第一目标距离和所述第二目标距离小于或等于所述第一球心距且小于或等于所述第二球心距，则判断所述风储发电系统工况警告； 当连续预设数量的待检测数据均判断所述风储发电系统工况警告，则判断所述风储发电系统工况故障。

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