国网四川省电力公司朱童获国家专利权
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龙图腾网获悉国网四川省电力公司申请的专利一种基于智能学习及预测控制的双馈风电场次同步振荡抑制方法、管理设备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：CN115313359B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202210846737.X，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种基于智能学习及预测控制的双馈风电场次同步振荡抑制方法、管理设备及存储介质是由朱童;高剑;宋雨妍;王渝红;曾琦;叶希;李甘;江川;杨亚兰;蒋枝;王彪设计研发完成，并于2022-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于智能学习及预测控制的双馈风电场次同步振荡抑制方法、管理设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于智能学习及预测控制的双馈风电场次同步振荡抑制方法。首先基于双馈风电场主导振荡模态分析，双馈风电机组转子侧换流器外环阻尼控制预测模型及内环阻尼控制预测模型；基于鲁棒模型预测控制构建阻尼优化函数逼近器，建立双馈风机外环阻尼优化控制模块与内环阻尼优化控制模块；然后，基于Q学习优化求解双馈风机外环阻尼优化控制模块与内环阻尼优化控制模块的最优控制律，并基于数据立方存储最优控制律；最后，将所构建双馈风机外环阻尼优化控制模块与内环阻尼优化控制模块并入转子侧换流器内外环控制，实现双馈风电场次同步振荡抑制。本发明考虑了控制系统参数的不确定影响，能够实现双馈风电场次同步振荡抑制，避免振荡传播。
本发明授权一种基于智能学习及预测控制的双馈风电场次同步振荡抑制方法、管理设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于智能学习及预测控制的双馈风电场次同步振荡抑制方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一：根据建立的双馈风电机组转子侧换流器外环阻尼控制预测模型及内环阻尼控制预测模型，确定控制参数变化范围，使所述外环阻尼控制预测模型及内环阻尼控制预测模型满足双馈风电场次同步振荡抑制要求； 步骤二：基于鲁棒模型预测控制构建阻尼优化函数逼近器，根据阻尼优化函数逼近器建立基于外环阻尼控制预测模型及内环阻尼控制预测模型的双馈风机外环阻尼优化控制模型与内环阻尼优化控制模型； 步骤三：基于Q学习优化求解双馈风机外环阻尼优化控制模型与内环阻尼优化控制模型的最优控制律； 步骤四：将所构建的双馈风机外环阻尼优化控制模型与内环阻尼优化控制模型并入转子侧换流器通过最优控制律进行内外环控制，实现双馈风电场次同步振荡抑制。
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