1.研究内容
（1）数据采集与预处理模块：对风速、风向、机组功率、电压、电流等进行采集，并进行数据清洗、去噪等预处理工作，为后续分析提供高质量的数据源。
（2）振荡特征提取模块：基于预处理后的数据，利用信号处理技术（如傅里叶变换、小波变换等）提取风电场振荡的频率、幅值、相位等特征参数，为振荡识别与评估提供依据。
（3）振荡识别与分类模块：根据提取的振荡特征，结合机器学习算法（如支持向量机、神经网络等），实现对风电场宽频振荡的自动识别与分类，区分不同类型的振荡现象。
（4）风险评估与预警模块：基于振荡识别结果，结合电网结构、运行工况等因素，对风电场宽频振荡可能带来的风险进行评估，并发出预警信号，指导调度部门采取相应措施。
2.创新点
本系统实现了对风电场宽频振荡的有效识别、分类与风险评估。具有较高的识别准确率和评估精度，能够为风电场的安全稳定运行提供有力支持。构建了更加安全、高效、绿色的智能电网贡献力量。
3.效益分析
本系统主要对风电场宽频振荡进行有效评估，及时识别潜在风险，对于保障电网安全、提高风电利用效率具有重要意义。本项目的技术开发工作将弥补市场技术需求，为企业带来较好的经济效益，也同时推动了风电场的技术创新发展。