【摘 要】
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随着新能源的发展,分布式电源（Distributed Generation,DG）的广泛应用,配电网的安全可靠运行受到了挑战,使得孤岛状态检测技术成为了国内外学者研究的热点。分布式并网技术具有操作灵活,适用范围广等特点,尤其适合光伏发电领域。为了充分发挥分布式电源的优势,克服现阶段存在的问题,本文对分布式光伏并网系统孤岛检测方法进行了研究。分布式电源的孤岛运行状态对电气设备及人身安全都有很大的安全
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随着新能源的发展,分布式电源（Distributed Generation,DG）的广泛应用,配电网的安全可靠运行受到了挑战,使得孤岛状态检测技术成为了国内外学者研究的热点。分布式并网技术具有操作灵活,适用范围广等特点,尤其适合光伏发电领域。为了充分发挥分布式电源的优势,克服现阶段存在的问题,本文对分布式光伏并网系统孤岛检测方法进行了研究。分布式电源的孤岛运行状态对电气设备及人身安全都有很大的安全隐患。孤岛检测既是选取孤岛状态前后公共连接点（Point of Common Coupling,PCC）电压与DG的输出电流的相关波动为特征量,来识别DG的孤岛运行状态。目前的孤岛检测方法大体分为传统过/欠压（Over/Under Voltage,OUV）、过/欠频（Over/Under Frequency,OUF）两种基本的被动式孤岛检测方法,主动移频法（Active frequency drift,AFD）、Sandia 频率漂移法（Sandia frequency shift,SFS）、滑膜频率漂移法（Sliding mode frequency shift,SMS）三种传统的主动式孤岛检测方法,以及远程孤岛检测方法。本文详细地分析了各类孤岛检测方法的优缺点,并选择了被动法和远程法进行改进。改进法充分发挥了被动法对电能质量无影响,以及远程法无检测盲区（Non-Detection Zone,NDZ）的优势,规避了被动法和远程法的不足,大大提高了检测效率与准确性。改进法利用小波变换技术采集孤岛前后PCC点电压幅值的变化以及DG输出电流的谐波,并进行算法处理得到特征向量,输入训练好的BP神经网络进行模式识别,并运用远程法进行状态确认。本文对改进法进行了仿真及实验验证,证明该方法的可行性。
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