[发明专利]光伏并网发电系统的孤岛效应检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及电力系统及信号传输领域，具体涉及一种基于模糊神经网络和小波变换的光伏并网发电系统的孤岛效应检测方法。

背景技术

在正常情况下，光伏系统联接在电网上并向其输送电能。当电网由于电气故障或其它原因造成供电中断时，系统仍有可能向本地负载供电，这样形成电力公司无法掌控的一个自给供电孤岛，这种现象称为孤岛(islanding)效应。其危害性在于：因为逆变系统工作在电流控制模式，没有大电网的支撑而无法控制孤岛中的电压和频率，会给用户的设备正常运行带来安全隐患；并且孤岛运行使线路处于带电状态，会对用户、检修人员的人身安全构成威胁。

目前，孤岛检测分为被动式检测、主动式检测和基于电力线载波通信(Power Line Carrier Communication，PLCC)检测。其中被动式检测通过对公共耦合点(Point of Common Coupling，PCC)的电压幅值、频率等进行检测来判断是否发生孤岛，其优点是检测容易实现，对系统的稳定性和电能质量无影响，但检测时间长、盲区大(non-detection zone，NDZ)等缺点。主动式检测方法通过在控制信号中加入很小的电压、频率或相位等扰动信号，同时检测输出，其优点是能够快速检测出孤岛，减小NDZ，但影响系统的供电质量。PLCC是基于通信手段检测孤岛，其优点是检测盲区较小，但结构复杂、投入成本高，尚未得到广泛应用。

也有现有技术曾经尝试过小波变换与神经网络相结合的方式对孤岛效应进行检测和预警，其技术方案具体涉及：对获得的小波系数进行数学处理，并通过BP(Back Propagation)神经网络训练和识别，从而达到对孤岛效应进行检测的目的。该现有技术虽然已经具有了相当的进步性，但仍存在一些不足，在诸如负载突变、谐波扰动等的干扰因素的作用下可能产生误判。因此现有技术在检验的准确性方面仍存在提升的空间，有待改进。

发明内容

本发明在现有技术的技术方案上作出了改进，以小波分量作为数学处理的对象，使用模糊神经网络替代现有技术的BP神经网络，从而使新的技术方案能够更加准确、有效地判定出是否存在孤岛效应，避免因本地负载变化和电网谐波扰动等可能造成的干扰而产生误判。

为了达到上述目的，本发明申请提供了如下技术方案：

一种光伏并网发电系统的孤岛效应检测方法，利用逆变系统和公共耦合点处的数据，基于模糊神经网络和小波变换进行检测，包括步骤：

采集逆变系统的输出电流信号和公共耦合点的电压信号；

对电流信号和电压信号进行小波变换得到各尺度上的小波分量；

对小波分量进行数学处理；

将处理后的信号作为特征向量空间提供给模糊神经网络的输入层，由模糊神经网络根据输入的特征向量判断是否发生孤岛。

进一步地，对电流信号和电压信号进行的小波变换按如下方式进行：

采用Mallat算法对电流信号和电压信号进行小波分解，其数学表达式为

cj+1=Hcjdj+1=Gcjj=0,1,...J---(1),]]>

式中，H和G分别为低通滤波器和高通滤波器，将c0定义为原始信号X，通过式(1)可以将X分解为d1，d2，…，dJ和cJ，J为最大分解层数，其中cj和dj分别称为原始信号在分辨率2-j下的逼近信号和细节信号；