[发明专利]一种基于稀疏编码和人工神经网络的光伏孤岛检测方法在审
| 申请号： | 201611218093.0 | 申请日： | 2016-12-26 |
| 公开（公告）号： | CN106998076A | 公开（公告）日： | 2017-08-01 |
| 发明（设计）人： | 余运俊;衷国瑛;万晓凤;夏永洪;尹君怡 | 申请（专利权）人： | 南昌大学 |
| 主分类号： | H02J3/38 | 分类号： | H02J3/38 |
| 代理公司： | 南昌新天下专利商标代理有限公司36115 | 代理人： | 史蒙蒙 |
| 地址： | 330031 江西省*** | 国省代码： | 江西;36 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 一种基于稀疏编码和BP神经网络的孤岛检测法，包括如下步骤(1)采集足够的正常状态和孤岛状态的样本，一个样本包含一个周期内逆变输出电压变化率，逆变输出电流变化率，逆变输出频率变化率，一个周内采样10个值，形成共3行10列的观测矩阵；(2)将采集到的3行10列的观测矩阵通过稀疏编码成1行10列的稀疏矩阵；(3)建立单隐含层BP神经网络；(4)将稀疏矩阵作为输入导入BP神经网络，进行训练，得到训练好的BP神经网络模型；(5)将训练好的BP神经网络模型导入simulink中，建立孤岛检测模型，进行孤岛检测。本发明的技术效果(1)实现几乎没有盲区。(2)不会增加系统的谐波含量。(3)检测速度快。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 稀疏 编码 人工 神经网络 孤岛 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于稀疏编码和BP神经网络的孤岛检测法，其特征是包括如下步骤：(1)采集足够的正常状态和孤岛状态的样本，一个样本包含一个周期内逆变输出电压变化率，逆变输出电流变化率，逆变输出频率变化率，一个周内采样10个值，形成共3行10列的观测矩阵；(2)将采集到的3行10列的观测矩阵通过稀疏编码成1行10列的稀疏矩阵；(3)建立单隐含层BP神经网络；(4)将稀疏矩阵作为输入导入BP神经网络，进行训练，得到训练好的BP神经网络模型；(5)将训练好的BP神经网络模型导入simulink中，建立孤岛检测模型，进行孤岛检测。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南昌大学，未经南昌大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201611218093.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种IP广播终端
- 下一篇：送电装置、受电装置以及无线电力传输系统
