[发明专利]一种基于改进Adaboost算法的分布式电源孤岛检测方法

说明书

本发明公开了一种基于改进Adaboost算法的分布式电源孤岛检测方法，包括步骤：采集并构建分布式电源运行状态数据集、采用Adaboost算法进行基分类器训练、采用K‑means++算法对训练样本进行聚类、计算检测数据与训练样本组之间相似度、结合相似度和基分类器权重确定强分类器和采用强分类器对检测数据进行孤岛判断；本申请采用Adaboost和K‑means++智能算法对检测数据进行两次分类，能够快速、有效地检测出孤岛，且不会影响逆变器输出电能质量。

技术领域

本发明涉及分布式电源孤岛检测领域，具体涉及一种基于改进Adaboost算法的分布式电源孤岛检测方法背景技术。

背景技术

面对化石能源的日趋短缺和环境污染问题的日益严重，可再生能源的开发和利用越来越受到世界范围的重视，随着太阳能光伏发电、风力发电和储能系统的迅速发展，基于可再生能源的分布式发电系统在电网中的渗透率越来越高。截止2019年底，中国分布式光伏达到 6263万千瓦，且增速呈持续增长趋势。

分布式并网发电系统是可再生能源并网发电的最主要形式，对于推动能源转型具有重要意义。一方面分布式电源利用可再生能源，不会产生污染排放；另一方面分布式电源可以实现本地消纳，减少能量传输损失，等。尽管分布式电源有许多优点，但分布式电源的接入也对传统电网结构带来较大冲击。基于逆变器接口的分布式发电系统的孤岛效应会导致公共连接点(Point of Common Coupling,PCC)电压幅值和频率不稳定，由于分布式系统直接与用户侧设备相连，其严重威胁用电设备和人身安全。因此，孤岛状态的及时检测是对并网逆变器设备的基本要求，快速可靠的孤岛检测技术对高分布式发电渗透率的电力系统尤为重要。

最近几年里，局部反孤岛策略成为全球研究者的研究重点。按照检测方法的区别将局部反孤岛方案分成被动式与主动式两种类型，基于对孤岛效应产生之后并网相关物理量改变的检测而完成孤岛检测。目前对于孤岛检测策略的研究有很多，有采用主动检测与被动检测相结合的方式实现孤岛检测，通过优化扰动参数改善孤岛检测效率，但忽略了扰动对于系统的影响；也有采用正反馈的主动检测方法，提高了检测速度，但这种方法会降低电网的电能质量。

发明内容

为解决现有技术中的不足，本发明提供一种基于改进Adaboost算法的分布式电源孤岛检测方法，能够快速、有效地检测出孤岛，且不会影响逆变器输出电能质量。

为了实现上述目标，本发明采用如下技术方案：

一种基于改进Adaboost算法的分布式电源孤岛检测方法，具体包括以下步骤：

1)采集并构建分布式电源运行状态数据集；

2)采用Adaboost算法进行基分类器训练；

3)采用K-means++算法对训练样本进行聚类；

4)计算检测数据与训练样本组之间相似度；

5)结合相似度和基分类器权重确定强分类器；

6)采用强分类器对检测数据进行孤岛判断。

进一步的，所述采集并构建分布式电源运行状态数据集，具体为：

采集分布式电源公共连接点的历史运行数据，包括电压V、电流I、相位ψ、频率f、有功P、无功Q共六类遥测数据以及分布式电源并网/孤岛运行状态数据；

计算分布式电源运行特征量，包括电压变化率dV/dt、电流变化率dI/dt、相位变化率dψ/dt、频率变化率df/dt、有功变化率dP/dt、无功变化率dQ/dt；

结合六类遥测数据、六类运行特征量以及对应运行状态信息，构建分布式电源运行状态数据集，作为本方法孤岛检测训练样本H