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龙图腾网获悉西华大学;国能智深控制技术有限公司申请的专利一种流域梯级链式水电自动电压控制协同调节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：CN121663664B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610181612.8，技术领域涉及：H02J3/466；该发明授权一种流域梯级链式水电自动电压控制协同调节方法是由张力;杨杰;钟震;牛海明;张志刚;蒲亭旭;何青松;刘小兵设计研发完成，并于2026-02-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种流域梯级链式水电自动电压控制协同调节方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种流域梯级链式水电自动电压控制协同调节方法，其涉及电压调控技术领域。本发明精准解决链式水电无功拉扯与电压梯度异常问题，提升合理电压梯度运行率，避免内部无功无效消耗。通过“省调‑集控‑电站”三级协同，替代传统独立响应模式，大幅提升电压指令跟踪精度与AVC考核达标率。经仿真验证与指标校验，增强水电系统安全稳定性，优化无功出力分配以降低损耗，适配链式结构特性。为大规模水电并网提供高适配性控制框架，助力清洁能源高效消纳与现代电网稳定运行。

本发明授权一种流域梯级链式水电自动电压控制协同调节方法在权利要求书中公布了：1.一种流域梯级链式水电自动电压控制协同调节方法，其特征在于，包括： 接收电网AVC总站下发的电压指令并运行，采集流域梯级链式水电网络的各水电站的实际运行数据； 基于流域梯级链式水电网络的拓扑结构和各水电站的实际运行数据，构建潮流方程并进行求解，计算时变灵敏度矩阵； 基于时变灵敏度矩阵，构建多约束优化数学模型，通过SQP算法对多约束优化数学模型进行求解，生成协同无功调节指令； 基于协同无功调节指令，虚拟调整各水电站的无功出力并进行潮流仿真，输出优化潮流和电压结果； 基于优化潮流和电压结果，计算无功电压运行评价指标；基于无功电压运行评价指标，将协同无功调节指令下发至各水电站的AVC子站中进行协调； 所述计算时变灵敏度矩阵，包括： 基于流域梯级链式水电网络的拓扑结构和连接关系，构建链式水电等值电路模型；基于链式水电等值电路模型，构建各节点的节点功率方程组； 基于各节点的节点功率方程组，通过泰勒级数构建流域梯级链式水电网络的潮流方程，对潮流方程进行划分，生成分块矩阵潮流方程； 设置潮流目标函数并基于各水电站的实际运行数据，对分块矩阵潮流方程进行线性变化，生成时变灵敏度矩阵； 所述生成时变灵敏度矩阵，包括： 设置潮流目标函数；基于各水电站的实际运行数据，计算当前迭代的各节点的有功偏差、无功偏差、电压幅值平方偏差和功率因数偏差； 基于当前迭代的各节点的有功偏差、无功偏差、电压幅值平方偏差和功率因数偏差，通过潮流目标函数判断当前迭代是否收敛；若是则通过节点功率方程组计算各节点的平衡节点功率；反之则基于分块矩阵潮流方程计算雅可比矩阵、各节点的相角修正量和电压幅值修正量，重新进行迭代； 基于各平衡节点功率，判断是否存在PV节点；若是则将PV节点设为PQ节点，更新节点数据和变压器运行数据并重新进行迭代；反之则对分块矩阵潮流方程进行矩阵变换，将有功功率变化量设为0，生成全维雅可比矩阵；基于全维雅可比矩阵，计算时变灵敏度矩阵； 所述基于分块矩阵潮流方程计算雅可比矩阵、各节点的相角修正量和电压幅值修正量，重新进行迭代，包括： 基于分块矩阵潮流方程计算当前迭代下的雅可比矩阵； 根据线性方程组： ； 进行求解，生成包含所有节点相角修正量的相角修正量向量和包含所有节点电压幅值修正量的电压幅值修正量向量；其中，、分别表示当前迭代下所有节点的有功功率偏差向量和无功功率偏差向量，表示当前迭代下的雅可比矩阵； 基于相角修正量向量和电压幅值修正量向量，计算相邻两站的高压母线节点的电压梯度健康度，对应的公式为： 其中，表示第次迭代下相邻的第个水电站和第个水电站的高压母线节点之间的电压梯度健康度，分别表示第次迭代下相邻的第个水电站和第个水电站的电压幅值，分别表示第次迭代下相邻的第个水电站和第个水电站的额定运行电压幅值； 基于各电压梯度健康度，设置各水电站的自适应电压权重，对应的公式为： ； 其中，表示第个水电站的自适应电压权重，、、、均表示常数； 根据公式： ； ； 更新各节点的电压和相角；其中，表示第次迭代下第个水电站的电压，、分别表示更新后的第个水电站的高压母线节点的电压和相角，、分别表示第次迭代下第个水电站的相角和相角偏差，表示第个水电站的电压幅值修正量向量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西华大学;国能智深控制技术有限公司，其通讯地址为：610039 四川省成都市金牛区土桥金周路999号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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