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龙图腾网恭喜无锡广盈集团有限公司申请的专利基于虚拟同步机的光储多端交直流故障控制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：CN118713183B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202410878299.4，技术领域涉及：H02J3/38；该发明授权基于虚拟同步机的光储多端交直流故障控制方法是由尤旭昶;周文波;石兴伟设计研发完成，并于2024-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于虚拟同步机的光储多端交直流故障控制方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于虚拟同步机的光储多端交直流故障控制方法，涉及配电优化技术领域，包括：当负载总功率满足临界功率阈值，根据动态配电比例，利用配电网和光伏系统对目标充电站进行协同配电；基于配电孪生网络，根据状态监测数据进行配电故障预测，生成故障预测信息；进行柔性配电分析生成配电协调策略；当检测到配电故障，基于虚拟同步机和配电协调策略对目标充电站进行配电控制。通过本申请可以解决现有用于汽车充电站的光储多端交直流系统配电方法，由于无法对配电紧急故障进行快速响应和针对性地进行配电协调控制，导致汽车充电服务的稳定性和可靠性较差的技术问题，可以保证充电服务的连续性和可靠性，提高系统运行的安全性。

本发明授权基于虚拟同步机的光储多端交直流故障控制方法在权利要求书中公布了：1.基于虚拟同步机的光储多端交直流故障控制方法，其特征在于，包括：通过光伏系统执行目标充电站的配电作业，实时监测获取负载总功率，其中，光伏系统具有第一配电优先级；定点监测光伏系统的发电因子，基于发电因子进行发电功率预测，设置临界功率阈值，当所述负载总功率满足所述临界功率阈值，根据动态配电比例，利用配电网和光伏系统对目标充电站进行协同配电，其中，配电网具有第二配电优先级；按照预定监测指标分别对配电网和光伏系统进行配电状态监测，基于配电孪生网络，根据状态监测数据进行配电故障预测，生成故障预测信息；基于所述故障预测信息进行柔性配电分析，生成配电协调策略，其中，配电协调策略为包含储能系统的配电方案；当检测到配电故障时，基于虚拟同步机和所述配电协调策略对目标充电站进行柔性配电控制；基于发电因子进行发电功率预测，设置临界功率阈值，包括：在预定节点下，按照预定监测指标进行发电因子采集，得到实时发电因子，其中，预定监测指标包括光照强度、光照角度、环境温度和环境湿度；将所述实时发电因子输入功率预测通道，输出预测发电功率，基于所述预测发电功率设置临界功率阈值；构建功率预测通道的方法如下：以光伏系统的发电属性信息为约束，联网进行同源信息检索，获取样本发电数据集，其中，样本发电数据包括样本光照强度、样本光照角度、样本温度、样本湿度和样本发电功率；将所述样本发电数据集等分为Q份，并有放回地选取Q次，生成第一训练集，迭代选取Q次，得到Q个训练集；以样本光照强度、样本光照角度、样本温度和样本湿度为输入，以样本发电功率为监督，利用Q个训练集分别对BP神经网络进行监督训练，得到符合预定收敛约束的Q个功率预测单元，并基于Q个功率预测单元构建功率预测通道，其中，所述功率预测通道的输出为Q个功率预测单元输出结果的均值；基于所述预测发电功率设置临界功率阈值，包括：以预定时间阈值为约束，检索光伏系统的发电日志，得到多个历史发电数据，其中，预定时间阈值为预定节点与下一相邻预定节点的时间间隔；基于所述多个历史发电数据进行输出功率波动性分析，确定多个功率波动系数，计算得到波动系数均值；依次对所述多个功率波动系数和所述波动系数均值进行偏差计算，选择波动系数偏差小于预定偏差阈值的功率波动系数设定为频发波动系数，对多个频发波动系数进行均值计算，得到频发波动系数均值；基于所述频发波动系数均值分析确定发电可靠系数，根据所述发电可靠系数对所述预测发电功率进行补偿，生成临界功率阈值，其中，频发波动系数和发电可靠系数负相关，且发电可靠系数大于0小于1；获取预定监测指标，包括：获取配电网的第一监测指标空间和光伏系统的第二监测指标空间，其中，第一监测指标空间至少包括电压、电流、频率、相位和线路损耗，第二监测指标空间至少包括光照强度、温度、组件效率、输出功率和电池状态；分别对第一监测指标空间内的多个第一监测指标和配电网故障进行关联度分析，确定多个高频第一监测指标设定为预定第一监测指标；分别对第二监测指标空间内的多个第二监测指标和光伏系统故障进行关联度分析，确定多个高频第二监测指标设定为预定第二监测指标，根据所述预定第一监测指标和所述预定第二监测指标生成所述预定监测指标；确定多个高频第一监测指标，包括：检索获取多个样本配电故障事件，基于K-means算法对所述多个样本配电故障事件进行聚类分析，确定多个样本事件集合；剔除样本事件数量不满足预定数量阈值的样本事件集合，融合得到标准样本事件集合；基于事故树，对所述标准样本事件集合进行溯源分析，确定多个关联指标集，其中，每个关联指标集中的关联指标标识有指标次序，且每个指标次序包含指标权重；根据指标权重对多个关联指标集中的相同关联指标进行加权计算，按照加权计算结果由大到小排序得到关联指标序列，并提取关联指标序列的前N个关联指标设定为高频第一监测指标，得到多个高频第一监测指标；生成故障预测信息，包括：基于数字孪生，在三维仿真平台内，分别对配电网和光伏系统进行仿真建模，得到配电孪生模型和光伏孪生模型；将第一状态监测数据输入所述配电孪生模型，执行预设时间窗口内的配电模拟，输出第一故障预测信息，其中，第一状态监测数据基于预定第一监测指标监测得到；将第二状态监测数据输入所述光伏孪生模型，执行预设时间窗口内的配电模拟，输出第二故障预测信息，其中，第二状态监测数据基于预定第二监测指标监测得到；根据所述第一故障预测信息和所述第二故障预测信息构建所述故障预测信息，其中，故障预测信息包括预测故障类型、预测故障持续时长和预测故障波及范围。

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