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龙图腾网获悉国网安徽省电力有限公司;清华大学;南京南瑞继保工程技术有限公司申请的专利考虑继电保护动作行为的换流站后续换相失败预警方法及系统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：CN114552621B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202210181671.7，技术领域涉及：H02J3/36；该发明授权考虑继电保护动作行为的换流站后续换相失败预警方法及系统是由俞斌;王宾;谢民;盛一博;王同文;汪伟;章昊;李端超;汤伟;张骏;邵庆祝;于洋;董新洲;刘孝辉;周奕帆设计研发完成，并于2022-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑继电保护动作行为的换流站后续换相失败预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种考虑继电保护动作行为的换流站后续换相失败预警方法及系统，通过仿真获取故障发生前后的电气量、控制量；采用故障发生前后不同参数训练机器学习预警模型和自回归预测模型；故障发生后，采用自回归预测模型预测交流系统继电保护装置动作时间；实时判断继电保护装置是否动作，对预测值进行修正；根据修正值得到风险因子；机器学习预警模型预测值与风险因子相乘得到预测结果。该方法利用故障发生后一定时间内的交直流电气量、控制量及其构造特征作为判据，分析交流系统继电保护装置的动作类型和动作时间，计算风险因子，考虑其对后续换相失败风险的影响。通过机器学习模型，在几十毫秒内给出后续换相失败的高准确度预警。

本发明授权考虑继电保护动作行为的换流站后续换相失败预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.考虑继电保护动作行为的换流站后续换相失败预警方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、设置多种故障类型，利用仿真软件对LCC-HVDC高压直流输电系统进行暂态仿真，获取故障发生前后的交直流电气量、控制量原始数据；采用故障发生前后交直流系统的电气状态量、直流控制系统的控制参数训练机器学习预警模型，采用交流系统电压、电流电气状态量训练自回归预测模型； 步骤2、故障发生后，采用所述自回归预测模型预测交流系统继电保护装置动作时间； 步骤2中交流系统继电保护装置的动作行为考虑电流差动保护，预测方法选择自回归预测，方法如下： 21根据故障发生后交流系统双端的电流序列建立并训练自回归预测模型，对于一个p阶自回归预测，其通项为：，其中为偏移量，为权重，为回归偏差； 22由步骤21中的自回归预测模型外推得到任意时刻的双端电流； 23预测动作时间，其中为满足电流差动保护动作条件的时刻，为电流差动保护的设定值，为断路器的工作时间； 步骤3、实时分析故障发生后的电气量，判断继电保护装置是否动作，对步骤2中的预测值进行修正； 步骤4、根据步骤3中修正后的继电保护装置动作时间，得到风险因子； 步骤5、所述机器学习预警模型预测值为换相失败的概率，将换相失败的概率与步骤4中风险因子相乘得到预测结果； 所述步骤1中的预警模型的输入特征构造方法如下： 输入特征记为表示一个每个特征首尾相接的列向量，其中每个列向量，N是时间序列的长度； 构造以下函数对原始数据进行变换，组成所述预警模型的训练集； 。

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