基于小波包Shannon熵与BP神经网络的孤岛检测方法

• 作者: 张玉兵 杨连营 林蔚 汪文杰 王涛
• 来源期刊: 数字技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 孤岛检测 小波包Shannon熵(WPSE) BP神经网络 特征量
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 88-91,94
• 页数: 5页
• 分类号: TM46
• 字数: 3081字
• 语种: 中文

摘要

针对传统被动式孤岛检测法存在检测时间长、盲区大,而主动式孤岛检测法影响电能质量的缺点,提出一种新的基于小波包Shannon熵(WPSE)与BP神经网络的孤岛检测方法.该方法首先采集公共耦合点处的电压信号,再将该电压信号分别进行小波包变换,然后通过WPSE进行算法处理来获取适合于孤岛检测的特征向量,最后该特征向量通过BP神经网络进行模式识别来判断系统是否发生孤岛现象.仿真结果表明,该方法均能准确、有效地判断出是否存在孤岛状态,避免因本地负载变化和电网谐波扰动等可能造成的干扰而产生误判.仿真结果表明,该方法比传统的被动式孤岛检测方法检测速度快,检测盲区小.同时,不会对电能质量产生不良影响.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林蔚		2	3	1.0	1.0
2	汪文杰		4	10	2.0	3.0
3	杨连营		9	20	3.0	4.0
4	王涛		1	0	0.0	0.0
5	张玉兵		2	0	0.0	0.0