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龙图腾网获悉河北工业大学申请的专利一种分布式调相机的选址及容量优化配置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：CN119994938B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510143466.5，技术领域涉及：H02J3/18；该发明授权一种分布式调相机的选址及容量优化配置方法是由赵靖英;李金阳;王清杰设计研发完成，并于2025-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种分布式调相机的选址及容量优化配置方法在说明书摘要公布了：本发明涉及新能源场站的无功补偿装置配置技术领域，本发明公开了一种分布式调相机的选址及容量优化配置方法，其基于AHP层次分析法的运行数据与仿真数据获取联合数据集，构建GMM聚类算法与四分位法相结合的风电异常数据剔除方法对风电数据进行分析和筛选，然后构建基于改进灵敏度指标与新能源场站短路比的综合权重模型，生成分布式调相机选址分层配置方案，同时构建自适应的模拟退火遗传算法优化修正模型，动态修正分布式调相机容量；最后动态调整分布式调相机并入节点数量，解决分布式调相机频繁并入、切除系统的问题，对实现高比例新能源送端电网系统稳定运行有重大意义。

本发明授权一种分布式调相机的选址及容量优化配置方法在权利要求书中公布了：1.一种分布式调相机的选址及容量优化配置方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： 步骤一，构建送端包含多个新能源风电场的高压直流输电网络仿真模型，并获得高压直流输电网络仿真模型的运行数据与仿真数据； 步骤二，基于AHP层次分析法处理高压直流输电网络仿真模型中的运行数据与仿真数据，并获取联合风电数据集； 步骤三，基于GMM聚类算法与四分位法相结合的风电异常数据剔除模型实现异常风电数据的剔除并得到完善的综合风电数据集； 步骤四，将处理后数据嵌入pscad仿真模型，生成目标数据，同时获取仿真运行结果，确定风机脱网故障形式； 步骤五，计算新能源场站内每个节点的短路比和改进灵敏度指标，并确定每个节点中短路比与改进灵敏度指标的关键量比重，进而得到每个节点的综合值得分，根据节点的综合值得分来确定分布式调相机选址节点； 所述步骤五中每个节点的短路比和改进灵敏度指标的计算过程如下： 计算节点短路比的公式为： 式中：UNi为新能源场站并网点电压，为母线并网点等值阻抗矩阵第i行、第j列阻抗，PREj为原动机注入的有功功率； 建立改善灵敏度指标计算模型，计算节点改进灵敏度指标数值的公式为： 式中：ITSjSC为配置分布式调相机后节点Bj的改进轨迹灵敏度指标；Vitk,Qj0+ΔQjSC为某一典型故障下Bj节点配置容量为SSC的分布式调相机后tk时刻节点电压Vi；Vitk,Qj0为Bj节点配置容量为SSC的分布式调相机前tk时刻节点电压Vi；ΔQjSC为Bj节点分布式调相机tk时刻的无功功率； 所述步骤五中每个节点的综合值得分的计算过程为： 构建改进灵敏度指标与新能源场站短路比的权重模型，计算两种典型参量所占权重； 设分布式调相机后的新能源场站短路比模型及其系统潮流约束条件为： MRSCRi＞MRSCRmin7 i＝1,2,3....n11 式中：MRSCRi为新能源风电场i的短路比，MRSCRmin为场站短路比下限阈值，kmax为场站节点配置分布式调相机数量上限，Pi、Qi分别为节点i的有功功率、无功功率，Vi、Vj分别表示第i个节点、第j个节点的电压，Gij与Bij分别表示节点i，j导纳矩阵的实部与虚部，θij表示i与j之间节点相位差； 对两种参量进行标准化处理，由改进灵敏度指标数值越大越理想，采用式12标准化处理；场站短路比低的节点为电压支撑能力薄弱节点，采用式13标准化处理； 其中x为第j项指标值，xmax为第j项指标最大值，xmin为第j项指标最小值，rij为标准化值； 计算第j项指标下第i方案指标值权重pij： 计算第j个指标熵权ej： 其中， 信息熵冗余度为： gj＝1-ej17 分别计算两种影响因素权重： 根据改进灵敏度指标与场站灵敏度权重计算各个场站节点综合值得分： 步骤六，建立分布式调相机容量优化修正模型，以动态适应模拟退火遗传算法优化修正模型，以整流侧母线暂态电压波动为电压安全约束，生成分布式调相机容量优化配置方案并优化分布式调相机容量； 所述步骤六中建立分布式调相机容量优化修正模型为： 式中：n1为一阶段满足新能源场站短路比要求的分布式调相机配置节点数量，Ki为风场i容量修正后分布式调相机配置数量，ki为一阶段满足新能源场站短路比要求的风场i配置分布式调相机数量，Si为分布式调相机容量，γ为惩罚系数； 步骤七，基于上述分布式调相机容量优化配置方案，针对不同运行工况需求来设置开关矩阵，动态调整并入节点的分布式调相机台数。

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