基于无功电流扰动的孤岛与扰动辨识的研究.pdf

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1、第44卷第22期电力系统保护与控制、，01．44No．222016年11月16日PowerSystemProtectionandContro1Nov．16，2016D0I：10．7667／PSPC151921基于无功电流扰动的孤岛与扰动辨识的研究唐忠，朱瑞婷，张合栋，田梁玉(1．上海电力学院，上海200090；2．国网山东省电力公司济宁供电公司，山东济宁272111)摘要：为了防止孤岛检测时电网扰动的干扰并提高孤岛与电网扰动辨识的准确率，提出了一种能够减小检测盲区且不带入有功功率扰动的孤岛与电网扰动辨识新方法。该方法是在检测到公共耦合点电压波动后，通过注入周期性无功

2、电流扰动，迫使公共耦合点电压频率出现相应波动。利用小波分析分解公共耦合点电压频率信号得到的高频分量作为特征分量，用神经网络进行孤岛与扰动的辨识。通过理论分析与仿真实验证明该方法能准确辨识孤岛与电网扰动。关键词：孤岛检测；无功电流；频率波动；小波分析；神经网络IdentificationresearchoftheislandandthedisturbancebasedonreactivecurrentdisturbanceTANGZhong，ZHURuiting，ZHANGHedong，TIANLiangyu(1．ShanghaiUniversityofElectri

3、cPower,Shanghai200090，China；2．JiningPowerSupplyCompany,StateGridShandongElectricPowerCompany,Jining272111，China)Abstract：Inordertopreventtheinterferenceofpowernetworkdisturbanceandimprovetheaccuracyofislandandthedisturbanceidentification，thispaperproposesanewidentificationmethodoftheis

4、landandthedisturbance，whichCanreducethenon-detectionzoneandtheactivepowerdisturbance．Whenthevoltagefluctuationisdetected，aperiodicreactivedisturbingcurrentwhichafectsthevoltagefrequencyofthepointofcommoncouplingisapplied．Thehighfrequencycomponentofthecommoncouplingpointvokagefrequencys

5、ignaldecomposedbywaveletanalysisisputintotheneuralnetworkasthecharacteristiccomponenttoidentify．Theoreticalanalysisandsimulationresultsprovethatthemethodcanaccuratelyidentifyislandandgriddisturbances．Keywords：islandingdetection；reactivecurrent；frequencyfluctuation；waveletanalysis；neura

6、lnetwork针对传统孤岛检测方法的不足，小波分析与神O引言经网络近年来被应用于孤岛检测。小波分析具有极随着世界范围内能源危机的爆发，分布式发电强的信号分析处理能力；神经网络作为一种人工智逐渐进入人们的视线。然而，大规模的分布式发电能算法，以其特定的训练学习算法，进行有效分类并网运行对整个电力系统带来了挑战，其中孤岛检与识别。现有的孤岛与电网扰动辨识方法中一般先测即是一个亟待解决的技术难题。孤岛检测过程中用小波分析进行特征分量的提取，再用神经网络对有时会被电网扰动所干扰，发电系统并网处公共耦电网扰动与孤岛进行分类，只是依靠现代算法的自合点(Pointofcommo

7、ncoupling，PCC)电压发生变化主学习，没有提出具体的分类原理，并且分类的准时，不能区分是电网扰动还是孤岛效应，极易出现确率较低[10-11]，效果并不理想。孤岛检测的误判，以致不能及时采取有效措施来应为了避免传统孤岛检测方法可能引发的问题，对孤岛发生时电压波动对负荷的影响。传统的被动本文通过注入周期性无功电流扰动，迫使PCC点电孤岛检测方法【1。]，存在较大的检测盲区；相较于被压频率出现相对应波动，利用小波分析和神经网络动检测法，主动检测法【4】通过注入干扰信号检测孤对特征分量进行提取并分类。通过理论分析，注入岛效应，可以减小检测盲区，但具有破坏性，容