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龙图腾网恭喜国网河北省电力有限公司电力科学研究院;国网河北能源技术服务有限公司;国家电网有限公司申请的专利一种大电网频率安全态势预测方法、装置及存储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：CN116316699B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202310340864.7，技术领域涉及：H02J3/24；该发明授权一种大电网频率安全态势预测方法、装置及存储介质是由梁纪峰;戎士洋;范辉;李先妹;张蕊;王蕾报;孟凡超设计研发完成，并于2023-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大电网频率安全态势预测方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种大电网频率安全态势预测方法、装置及存储介质。该方法包括：获取发电机参数，发电机参数包括机械功率、电磁功率、阻尼系数和初始角频率；基于动态预测模型，对发电机参数进行特征提取，得到第一频率特性，动态预测模型基于粒子群算法与支持向量回归构建；基于稳态预测模型，对发电机参数进行特征提取，得到第二频率特性，稳态预测模型基于轻量级梯度提升机与生产对抗网络构建；基于融合预测模型，对第一频率特性和第二频率特性进行融合，得到目标频率特性，融合预测模型基于神经网络与模糊逻辑构建；根据目标频率特性，得到预测结果。本申请能够提高频率动态响应的预测准度。

本发明授权一种大电网频率安全态势预测方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种大电网频率安全态势预测方法，其特征在于，包括：获取发电机参数，所述发电机参数包括机械功率、电磁功率、阻尼系数和初始角频率；基于动态预测模型，对所述发电机参数进行特征提取，得到第一频率特性，所述动态预测模型基于粒子群算法与支持向量回归构建；基于稳态预测模型，对所述发电机参数进行特征提取，得到第二频率特性，所述稳态预测模型基于轻量级梯度提升机与生产对抗网络构建；基于融合预测模型，对所述第一频率特性和所述第二频率特性进行融合，得到目标频率特性，所述融合预测模型基于自适应神经模糊系统构建；根据所述目标频率特性，得到预测结果；其中，所述获取发电机参数之后，所述方法还包括：根据所述机械功率和所述电磁功率作差，得到发电机有功功率变化量，并对所述发电机有功功率变化量进行预处理，得到预处理后的发电机有功功率变化量；基于辨识模型，对所述预处理后的发电机有功功率变化量进行定阶、辨识和转换，得到频率变化量，所述辨识模型基于赤池信息量准则和系统辨识方法构建；采用摇摆方程，对所述频率变化量计算惯性时间常数，并根据所述惯性时间常数确定系统惯性中心频率；所述第二频率特性包括第二最大频率变化率、第二暂态频率极值和第二准稳态频率，所述基于稳态预测模型，对所述发电机参数进行提取，得到第二频率特性，包括：将所述机械功率、所述电磁功率、所述阻尼系数、所述初始角频率和所述系统惯性中心频率输入稳态预测模型，得到第二频率特性；所述稳态预测模型的训练过程包括：将所述机械功率、所述电磁功率、所述阻尼系数、所述初始角频率和所述系统惯性中心频率划分为训练集和测试集；将所述训练集输入最大频率变化率预测模型，采用轻量级梯度提升机计算第一特征重要度，并根据注意力机制删除得分最低的频率特征，得到特征处理后的最大频率变化率预测模型；将所述训练集输入暂态频率极值预测模型，采用轻量级梯度提升机计算第二特征重要度，并根据注意力机制删除得分最低的频率特征，得到特征处理后的暂态频率极值预测模型；将所述训练集输入准稳态频率预测模型，采用轻量级梯度提升机计算第三特征重要度，并根据注意力机制删除得分最低的频率特征，得到特征处理后的准稳态频率预测模型；根据所述特征处理后的最大频率变化率预测模型、暂态频率极值预测模型和准稳态频率预测模型，采用生产对抗网络，对所述测试集进行验证，得到所述稳态预测模型。

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