SVD和神经网络在孤岛检测中的应用

• 作者: 李嘉茜 王乐勤 陶维青 顾芝瑕
• 来源期刊: 电力系统保护与控制
• 关键词: 分布式发电 孤岛检测 S变换 奇异值分解 神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 理论分析
• 页码范围: 28-34
• 页数: 7页
• 字数: 5436字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7667/PSPC160077

摘要

针对传统被动式检测方法存在较大检测盲区(Non-detection Zone,NDZ)、阈值难以确定以及易受电能质量扰动影响的缺陷,研究了一种基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)和神经网络的被动式孤岛检测方法.该方法首先对公共连接点(Point of Common Coupling,PCC)处电压和逆变器输出电流进行S变换,提取相应的谐波幅值后,对其进行SVD并构成特征向量,最后运用BP神经网络对孤岛以及非孤岛情况进行分类识别.仿真结果表明,该方法可以有效检测出功率平衡情况下发生的孤岛,而且能防止电能质量扰动对检测准确性的影响,具有很高的准确性、可靠性和实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陶维青	合肥工业大学电气与自动化工程学院	74	711	16.0	22.0
2	顾芝瑕	合肥工业大学电气与自动化工程学院	3	29	2.0	3.0
3	王乐勤	合肥工业大学电气与自动化工程学院	3	29	2.0	3.0
4	李嘉茜	合肥工业大学电气与自动化工程学院	3	29	2.0	3.0