CN104111409A - 基于谐波阻抗特征函数模式识别的孤岛检测方法 - Google Patents

基于谐波阻抗特征函数模式识别的孤岛检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于谐波阻抗特征函数模式识别的孤岛检测方法,涉及电性能的测试方法技术领域。包括以下步骤:(1)采集分布式并网发电系统在孤岛状态与非孤岛状态下位于公共耦合点处的电压及分布式并网发电系统的接入电流;(2)根据步骤(1)中所采集到的电压值和电流值建立谐波阻抗特征函数φ(k),得到特征向量空间;(3)通过模式识别对学习样本进行训练,获得分布式并网发电系统孤岛状态和非孤岛状态的判别能力。所述方法能够在不影响电能质量的前提下,准确的检测到孤岛的发生并实施孤岛保护,以减小甚至消除孤岛检测的盲区。

Description

基于谐波阻抗特征函数模式识别的孤岛检测方法
技术领域
[0001] 本发明涉及电性能的测试方法技术领域,尤其涉及一种基于谐波阻抗特征函数模 式识别的孤岛检测方法。
背景技术
[0002] 伴随着全球范围内的能源危机,以及世界各国对全球气候渐渐变暖的关注,分布 式并网发电系统得到了长足的发展。然而,分布式并网发电系统还存在许多核心技术问题 亟待解决,特别是孤岛现象检测问题。所谓孤岛现象是指在分布式并网发电系统中,当电网 供电因故障事故或停电维修而跳闸时,各个用户端的分布式并网发电系统未能及时检测出 停电状态从而将自身切离市电网络,最终形成由分布式并网发电系统和其相连负载组成的 一个自给供电的孤岛发电系统。
[0003] 孤岛现象的发生会威胁到电网维修人员的安全,同时也会对系统设备带来危害, 例如当重合闸时系统中的分布式发电装置可能与电网不同步而使电路断路器装置受到损 坏,并且可能产生很高的冲击电流,从而损害孤岛系统中的分布式发电装置,甚至导致电网 重新跳闸。
[0004] 现有的孤岛检测方法主要分为主动式孤岛检测和被动式孤岛检测方法两类。主动 式孤岛检测需要向系统中加入扰动量,并利用扰动引起的系统电压、频率、阻抗等相应的变 化来检测孤岛的发生,其优点是有效的减少不可检测区域(NDZ),但会影响电能的质量。现 有被动式孤岛检测主要是通过检测并网装置的端电压以及电流信号等变量来检测孤岛的 发生,其优点是检测方法易于实现,且对系统的电能质量没有影响,缺点是阈值较难确定且 存在较大的检测盲区。
发明内容
[0005] 本发明所要解决的技术问题是提供一种基于谐波阻抗特征函数模式识别的孤岛 检测方法,所述方法能够在不影响电能质量的前提下,准确地检测到孤岛的发生并实施孤 岛保护,以减小甚至消除孤岛检测的盲区。
[0006] 为解决上述技术问题,本发明所采取的技术方案是:一种基于谐波阻抗特征函数 模式识别的孤岛检测方法,其特征在于包括以下步骤:
[0007] (1)首先,采集分布式并网发电系统在孤岛状态与非孤岛状态下位于公共耦合点 处的电压及分布式并网发电系统的接入电流;
[0008] (2)根据步骤(1)中所采集到的电压值和电流值建立谐波阻抗特征函数Φ (k),得 到所需谐波阻抗的特征向量空间X,将所述特征向量空间X作为模式识别的输入信号,并将 所述特征向量空间X所对应的孤岛状态和非孤岛状态作为模式识别的输出信号,最后将所 述输入信号和所述输出信号作为模式识别的学习样本;
[0009] (3)通过模式识别对所述学习样本进行训练,获得分布式并网发电系统孤岛状态 和非孤岛状态的判别能力;当检测出分布式并网发电系统的主电网断开时,则模式识别判 断为孤岛状态;当检测出分布式并网发电系统处于主电网正常连接时,则模式识别判断为 非孤岛状态。
[0010] 进一步的技术方案在于,所述步骤(2)具体为:
[0011] 将步骤(1)中所采集到的电压和电流值按如下方式进行处理:
[0012] 首先,根据所述采集到公共耦合点处的电压和分布式并网发电系统接入的电流 值,计算出分布式并网发电系统公共耦合点处的基波阻抗幅值IzJ和谐波阻抗幅值|zk|, 其中k代表相应的谐波次数;
[0013] 然后,根据得到的基波阻抗幅值|z」和谐波阻抗幅值|zk|建立谐波阻抗特征函数 Φ (k),进行数据处理,得到所需谐波阻抗的特征量,并将所述特征量构成特征向量空间X ;
[0014] 继而,将所述特征向量空间X作为模式识别的输入信号,并将所述特征向量空间X 所对应的孤岛状态和非孤岛状态作为模式识别的输出信号;
[0015] 最后将所述输入信号和所述输出信号作为模式识别的学习样本。
[0016] 进一步的技术方案在于,所述谐波阻抗特征函数为:
Figure CN104111409AD00051
[0018] 其中|zj表示分布式并网发电系统公共耦合点处的基波阻抗幅值;|zk|表示分布 式并网发电系统公共耦合点处的谐波阻抗幅值,另外k表示相应谐波次数。
[0019] 进一步的技术方案在于:所述特征向量空间X在单相分布式并网发电系统中由特 征量 φ (3)、Φ (5)、Φ (7)、Φ (9)、Φ (11)、Φ (13)构成,即 X = [ Φ (3),Φ (5),Φ (7),Φ (9 ),Φ (11), Φ (13)];
[0020] 在二相分布式并网发电系统中由特征量Φ (5)、Φ (7)、Φ (11)、Φ (13)、Φ (17)、 Φ (19)构成,即 X = [ Φ (5),Φ (7),Φ (11),Φ (13),Φ (17),Φ (19)]。
[0021] 进一步的技术方案在于:所述模式识别使用的是BP神经网络模式识别。
[0022] 进一步的技术方案在于:所述分布式并网发电系统为光伏发电系统、风力发电系 统、燃料电池等分布式并网发电系统、单相分布式并网发电系统、三相分布式并网发电系统 和多逆变器并联分布式并网发电系统。
[0023] 采用上述技术方案所产生的有益效果在于:(1)所述方法根据谐波阻抗特征函数 得出的特征向量空间在孤岛状态和电网正常连接情况下具有明显区别,提高了 BP神经网 络模式识别的判别能力,也提高了系统孤岛检测的可靠性;
[0024] (2)所述方法借助BP神将网络模式识别强大的学习与分类功能对孤岛状态与非 孤岛状态进行辨识,从而克服了因孤岛负载的多变性、电网本身的复杂性、采集电压电流精 度以及谐波阻抗计算误差等因素的影响,解决了阈值大小的难以设定的问题;
[0025] (3)所述方法属于被动式孤岛检测方法,没有在分布式并网发电系统中加入扰 动信号,从而不影响分布式并网发电系统的供电质量,同时还能减小甚至消除不可检测区 域;
[0026] 此外,所述方法应用范围广泛,可用于光伏发电系统、风力发电系统、燃料电池等 分布式发电系统,也可应用于单相分布式并网发电系统、三相分布式并网发电系统和多逆 变器并联的分布式并网发电系统。
附图说明
[0027] 下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
[0028] 图1是本发明所述方法的流程图;
[0029] 图2是BP神经网络结构示意图。
具体实施方式
[0030] 下面结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整 地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例,而不是全部的实施例。基于 本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他 实施例,都属于本发明保护的范围。
[0031] 在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明,但是本发明还可以 采用其他不同于在此描述的其它方式来实施,本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的 情况下做类似推广,因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
[0032] 如图1所示,本发明公开了一种基于谐波阻抗特征函数模式识别的孤岛检测方 法,按如下过程进行:
[0033] 步骤1,采集分布式并网发电系统在孤岛状态与非孤岛状态下位于公共耦合点处 的电压及分布式并网发电系统接入的电流。
[0034] 步骤2,将采集到的公共耦合点处的电压和分布式并网发电系统接入的电流值按 如下方式进行处理:
[0035] 首先,根据采集到的电压和分布式并网发电系统接入的电流值计算出分布式并网 发电系统公共耦合点处的基波阻抗幅值|Zil和谐波阻抗幅值|z k|,其中k代表相应的谐波 次数;
[0036] 然后,根据所获得的基波阻抗幅值I Zi I和谐波阻抗幅值I Zk I建立谐波阻抗特征函 数Φ (k)进行数据处理,得出所需特征量,并将所述特征量构成特征向量空间X,其中,在单 相分布式并网系统中,特征向量空间X = [Φ (3),Φ (5),Φ (7),Φ (9),Φ (11),Φ (13)],在 三相分布式并网系统中,特征向量空间X = [Φ (5),Φ (7),Φ (11),Φ (13),Φ (17),Φ (19) ];
[0037] 再次,将特征向量空间X作为BP神将网络模式识别的输入信号,并将特征向量空 间X所对应的孤岛状态和非孤岛状态作为BP神将网络模式识别的输出信号;
[0038] 最后,将得到的输入信号和输出信号作为BP神将网络模式识别的学习样本。
[0039] 步骤2中谐波阻抗特征函数为:
Figure CN104111409AD00071
[0041] 其中|Zil表示所述分布式并网发电系统公共耦合点处的基波阻抗幅值;|zk|表示 所述分布式并网发电系统公共耦合点处的谐波阻抗幅值,另外k表示相应谐波次数。
[0042] 步骤3,通过BP神将网络模式识别对所述学习样本进行训练,使系统获得孤岛状 态和非孤岛状态的判别能力,当检测出分布式并网发电系统的主电网断开时,则判断为孤 岛状态;当检测出分布式并网发电系统处于主电网正常连接时,则判断为非孤岛状态。
[0043] 其中,BP神经网络模式识别按如下方式进行训练:
[0044] a、将电网断开状态即孤岛状态设为模式一,将电网正常连接状态即非孤岛状态设 为模式二;
[0045] b、设置多组孤岛负载RLC参数值,在不同孤岛负载RLC参数值下,对模式一的孤岛 状态及模式二的非孤岛状态,首先采集公共耦合点处的电压和分布式并网发电系统接入的 电流,获得公共耦合点处的基波、谐波阻抗幅值,然后由此建立谐波阻抗特征函数Φ (k)进 行数据处理获得特征向量空间X作为BP神经网络模式识别的训练样本;
[0046] c、重新设置几组孤岛负载RLC的参数值,在这几组孤岛负载RLC参数值下,对模式 一的孤岛状态及模式二的非孤岛状态分别进行数据采集、处理,将获得的样本作为测试样 本;
[0047] d、利用步骤b获得的训练样本对BP神经网络其结构如图2所示,进行样本训练, 并利用步骤c获得的测试样本对训练好的BP神经网络进行测试,只有当测试结果表明训练 好的神经网络能准确无误地识别孤岛状态和非孤岛状态时,得到的神经网络才能作为系统 所需要的判定孤岛是否发生的神经网络模块。
[0048] 所述方法适用于光伏发电系统、风力发电系统、燃料电池等分布式发电系统,也适 用于单相、三相分布式并网发电系统和多逆变器并联的分布式并网发电系统。
[0049] 综上,(1)所述方法根据谐波阻抗特征函数得出的特征向量空间在孤岛状态和电 网正常连接情况下具有明显区别,提高了 BP神经网络模式识别的判别能力,也提高了系统 孤岛检测的可靠性;
[0050] (2)所述方法借助BP神将网络模式识别强大的学习与分类功能对孤岛状态与非 孤岛状态进行辨识,从而克服了因孤岛负载的多变性、电网本身的复杂性、采集电压电流精 度以及谐波阻抗计算误差等因素的影响,解决了阈值大小的难以设定的问题;
[0051] (3)所述方法属于被动式孤岛检测方法,没有在分布式并网发电系统中加入扰动 信号,从而不影响分布式并网发电系统的供电质量,同时还能减小甚至消除不可检测区域。

Claims (6)

1. 一种基于谐波阻抗特征函数模式识别的孤岛检测方法,其特征在于包括以下步骤: (1) 首先,采集分布式并网发电系统在孤岛状态与非孤岛状态下位于公共耦合点处的 电压及分布式并网发电系统的接入电流; (2) 根据步骤(1)中所采集到的电压值和电流值建立谐波阻抗特征函数Φ (k),得到所 需谐波阻抗的特征向量空间X,将所述特征向量空间X作为模式识别的输入信号,并将所述 特征向量空间X所对应的孤岛状态和非孤岛状态作为模式识别的输出信号,最后将所述输 入信号和所述输出信号作为模式识别的学习样本; (3) 通过模式识别对所述学习样本进行训练,获得分布式并网发电系统孤岛状态和非 孤岛状态的判别能力;当检测出分布式并网发电系统的主电网断开时,则模式识别判断为 孤岛状态;当检测出分布式并网发电系统处于主电网正常连接时,则模式识别判断为非孤 岛状态。
2. 根据权利要求1所述的基于谐波阻抗特征函数模式识别的孤岛检测方法,其特征在 于所述步骤(2)具体为: 将步骤(1)中所采集到的电压和电流值按如下方式进行处理: 首先,根据所述采集到公共耦合点处的电压和分布式并网发电系统接入的电流值,计 算出分布式并网发电系统公共耦合点处的基波阻抗幅值|Zj和谐波阻抗幅值|Zk|,其中k 代表相应的谐波次数; 然后,根据得到的基波阻抗幅值|z」和谐波阻抗幅值|zk|建立谐波阻抗特征函数 Φ (k),进行数据处理,得到所需谐波阻抗的特征量,并将所述特征量构成特征向量空间X ; 继而,将所述特征向量空间X作为模式识别的输入信号,并将所述特征向量空间X所对 应的孤岛状态和非孤岛状态作为模式识别的输出信号; 最后,将所述输入信号和所述输出信号作为模式识别的学习样本。
3. 根据权利要求2所述的基于谐波阻抗特征函数模式识别的孤岛检测方法,其特征在 于所述谐波阻抗特征函数为:
Figure CN104111409AC00021
其中IZi |表示分布式并网发电系统公共耦合点处的基波阻抗幅值;|zk|表示分布式并 网发电系统公共耦合点处的谐波阻抗幅值,k表示相应谐波次数。
4. 根据权利要求2所述的基于谐波阻抗特征函数模式识别的孤岛检测方法,其特征在 于: 所述特征向量空间X在单相分布式并网发电系统中由特征量Φ (3)、Φ (5)、Φ (7)、 Φ (9)、Φ (11)、Φ (13)构成,即 X = [Φ ⑶,Φ (5),Φ (7),Φ (9),Φ (11),Φ (13)]; 在三相分布式并网发电系统中由特征量Φ (5)、Φ (7)、Φ (11)、Φ (13)、Φ (17)、Φ (19) 构成,即 X = [ Φ (5),Φ (7),Φ (11),Φ (13),Φ (17),Φ (19)]。
5. 根据权利要求2所述的基于谐波阻抗特征函数模式识别的孤岛检测方法,其特征在 于:所述模式识别使用的是BP神经网络模式识别。
6.根据权利要求2所述的基于谐波阻抗特征函数模式识别的孤岛检测方法,其特征在 于:所述分布式并网发电系统为光伏发电系统、风力发电系统、燃料电池等分布式并网发电 系统、单相分布式并网发电系统、三相分布式并网发电系统和多逆变器并联分布式并网发 电系统。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104793148A (zh) * 2015-04-30 2015-07-22 国家电网公司 基于并网点特征谐波电压测量的分布式电源孤岛检测方法
CN105242177A (zh) * 2015-09-25 2016-01-13 浙江大学城市学院 一种基于系统辨识的孤岛检测方法
CN105334390A (zh) * 2015-10-09 2016-02-17 华北电力大学 适用于多机集群的外部集中扰动式阻抗测量孤岛检测法
CN105759177B (zh) * 2016-04-26 2018-06-05 浙江大学城市学院 一种基于分类多模型融合的分布式电网孤岛检测方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102237691A (zh) * 2011-07-06 2011-11-09 东北大学 一种风能、太阳能并网发电系统及其控制方法
CN102611140A (zh) * 2012-03-23 2012-07-25 合肥工业大学 基于小波变换与神经网络的并网逆变器孤岛检测方法
CN103675562A (zh) * 2013-12-31 2014-03-26 广东易事特电源股份有限公司 检测孤岛效应的方法及装置

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102237691A (zh) * 2011-07-06 2011-11-09 东北大学 一种风能、太阳能并网发电系统及其控制方法
CN102611140A (zh) * 2012-03-23 2012-07-25 合肥工业大学 基于小波变换与神经网络的并网逆变器孤岛检测方法
CN103675562A (zh) * 2013-12-31 2014-03-26 广东易事特电源股份有限公司 检测孤岛效应的方法及装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
党震宇 等: "基于HHT与BP网络的孤岛检测技术", 《电力系统保护与控制》 *

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104793148A (zh) * 2015-04-30 2015-07-22 国家电网公司 基于并网点特征谐波电压测量的分布式电源孤岛检测方法
CN104793148B (zh) * 2015-04-30 2017-10-13 国家电网公司 基于并网点特征谐波电压测量的分布式电源孤岛检测方法
CN105242177A (zh) * 2015-09-25 2016-01-13 浙江大学城市学院 一种基于系统辨识的孤岛检测方法
CN105242177B (zh) * 2015-09-25 2018-06-05 浙江大学城市学院 一种基于系统辨识的孤岛检测方法
CN105334390A (zh) * 2015-10-09 2016-02-17 华北电力大学 适用于多机集群的外部集中扰动式阻抗测量孤岛检测法
CN105334390B (zh) * 2015-10-09 2017-12-29 华北电力大学 适用于多机集群的外部集中扰动式阻抗测量孤岛检测法
CN105759177B (zh) * 2016-04-26 2018-06-05 浙江大学城市学院 一种基于分类多模型融合的分布式电网孤岛检测方法

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