【摘 要】
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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,提出一种新的基于模糊神经网络与小波变换的孤岛检测方法。该方法首先采集逆变器输
【机 构】
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北京科技大学自动化学院,武汉科技大学信息科学与工程学院,北京交通大学电气工程学院,合肥工业大学教育部光伏系统工程中心
【基金项目】
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国家自然科学基金（51205018）
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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,提出一种新的基于模糊神经网络与小波变换的孤岛检测方法。该方法首先采集逆变器输出的电流信号和公共耦合点处的电压信号,再将该电流信号和电压信号分别进行小波变换,然后通过对各尺度上的细节信号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模糊神经网络进行模式识别来判断系统是否发生孤岛现象。仿真与实验结果表明,该方法在并网逆变器功率与本地负载功率匹配及失配的多种条件下均能有效识别,具有检测速度快,盲区小,对电能质量
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