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龙图腾网获悉国网北京市电力公司;北京顺力成电力设备安装维修有限公司;华北电力大学(保定)申请的专利极端气象下储能系统故障参数辨识方法、装置、设备及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：CN120629972B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202510902526.7，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权极端气象下储能系统故障参数辨识方法、装置、设备及介质是由王云鹏;吴铮;李香龙;李笑霏;杨博;桑田;徐岩;高本帜设计研发完成，并于2025-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本极端气象下储能系统故障参数辨识方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明属于故障参数识别技术领域，具体涉及一种极端气象下储能系统故障参数辨识方法、装置、设备及介质，其中方法包括：构建储能系统的辨识模型，确定辨识模型中的待辨识参数；对实际控制器和辨识模型进行相同的低电压故障工况测试，输出实际控制器的响应数据，同时采集同控制参数下的辨识模型的响应数据；以实际控制器与辨识模型输出的功率差值最小为目标，构建目标函数；采用改进粒子群算法求解目标函数，获取待辨识参数的初始值；采用改进灰狼算法迭代辨识参数的初始值，得到故障参数。本发明能够有效识别硬件在环仿真系统控制器参数，满足电力系统暂态仿真需求。

本发明授权极端气象下储能系统故障参数辨识方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种极端气象下储能系统故障参数辨识方法，其特征在于，包括： 构建储能系统的辨识模型，确定辨识模型中的待辨识参数为电压环PI调节参数、放电模式的电流环PI调节参数和充电模式的电流环PI调节参数； 对实际控制器和辨识模型进行相同的低电压故障工况测试，输出实际控制器的响应数据，同时采集不同控制参数下的辨识模型的响应数据；所述响应数据包括功率数据； 以实际控制器与辨识模型输出的功率差值最小为目标，构建目标函数；所述目标函数的决策变量为待辨识参数，所述目标函数的约束条件为功率数据和频率在预设的范围内； 采用改进粒子群算法求解目标函数，获取待辨识参数的初始值；所述改进粒子群算法对惯性权重和学习因子进行改进； 采用改进灰狼算法迭代辨识参数的初始值，满足故障特性响应误差时，得到故障参数；所述改进灰狼算法中，在充、放电时采用不同的公式迭代狼群位置； 所述目标函数为： ； ； 其中，k=1,2…N，N为迭代总次数，λ1为有功功率差值的权重系数，λ2为无功功率差值的权重系数，实际控制器输出有功功率和无功功率P、Q；不同控制参数下的辨识模型输出有功功率和无功功率P*、Q*。

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