基于电阻变化率和有功功率的混合孤岛检测方法

为解决传统检测方法阈值设置困难、对电能质量影响大的问题,提出一种基于电阻变化率和有功功率扰动相结合的混合孤岛检测方法。电阻变化率作为被动方法,该特征量在孤岛后可快速响应,有功功率扰动模块仅在被动方法怀疑孤岛时开启,自适应注入能使公共耦合点电压越限的最小有功功率。仿真结果表明,该方法可快速正确地检测出孤岛,即便在非孤岛情况下也不会发生误判。

基于遗传算法及BP神经网络的混合孤岛检测方法

文章提出一种基于遗传算法及BP神经网络的混合光伏孤岛检测方法,该方法通过遗传算法优化了BP神经网络的初始权值和阈值,有效改进了BP神经网络局部最优的缺点。通过对其检测机理和在Matlab/Simulink实验结果的分析,该方法检测盲区更小,不影响系统电能质量,检测速度更快,误判率低。在DSP中进行了该算法的软硬件实现,实验结果验证了这种方法的正确性和有效性。