[发明专利]基于小波变换与神经网络的并网逆变器孤岛检测方法

说明书

技术领域

本发明属于分布式并网发电系统的孤岛检测技术领域，具体涉及一种基于小波变换与神经网络的并网逆变器孤岛检测方法。

背景技术

随着能源危机的加剧和环保意识的增强，以太阳能、风能等可再生能源为基础的分布式发电系统受到人们越来越多的关注。这些可再生能源，通常先转换为电能，再通过并网逆变器输送到电网。孤岛效应是分布式并网发电系统可能出现的一种现象。所谓孤岛现象，是指电网因故中断供电时逆变器仍向电网传输电能，和本地负载形成一个公共电网系统无法控制的自给供电孤岛。孤岛的发生会威胁到电网维修人员的安全，影响配电系统的保护开关动作程序，在重合闸时可能对用电设备造成损坏。所以，孤岛检测是并网逆变器必须具备的一项功能。

基于并网逆变器的分布式并网发电系统孤岛检测方法主要分为被动式与主动式两类。被动式孤岛检测法包括过/欠电压(OVR/UVR)保护法、过/欠频率(OFR/UFR)保护法、电压谐波检测法、电压相位突变法等。主动检测法包括功率扰动法、频率扰动法、相位偏移法等。

被动式检测方法易于实现，对系统的电能质量和稳定性都没有影响，但此类方法的阈值较难确定，且对逆变器的输出功率与负载的功率是否匹配有严格要求，存在着较大的检测盲区(Non-Detection Zone NDZ)，检测时间较长。主动式检测方法克服了被动式方法的缺点，缩小了孤岛检测盲区，加快了孤岛检测时间。但主动式方法由于在逆变器控制信号中加入相应的扰动，引起了逆变器输出电流波形畸变，影响了分布式发电系统的供电质量。

发明内容

本发明目的是针对上述技术存在的不足之处，提供一种基于小波变换与神经网络的并网逆变器孤岛检测方法，既能克服现有被动式孤岛检测方法检测盲区大、检测时间长的缺点，又能解决主动式孤岛检测方法影响分布式发电系统供电质量的问题；在不影响分布式发电系统供电质量的前提下，快速完成孤岛检测及孤岛保护，以限制甚至消除孤岛检测盲区。

本发明为解决技术问题采用如下技术方案：

本发明一种基于小波变换与神经网络的并网逆变器孤岛检测方法按如下过程进行：

(1)采集分布式并网发电系统在孤岛状态与非孤岛状态下位于公共耦合点处的电压值及逆变器输出电流值；

(2)将采集到的电压值及逆变器输出电流值按如下方式进行处理：

将所述电压值与所述逆变器输出电流值分别进行两个尺度的小波变换，分别得到所述电压值与所述逆变器输出电流值的两个尺度的高频分量的小波系数；对所述电压值的两个尺度的高频分量的小波系数分别求出在一个电网电压周期内的绝对值的平均值，记为dbu1和dbu2；对所述逆变器输出电流值的两个尺度的高频分量的小波系数分别求出在一个电压周期内的绝对值的平均值，记为dbi1和dbi2；将所述dbu1、dbu2、dbi1和dbi2以及差值(dbu1-dbi1)和(dbu2-dbi2)作为神经网络的输入信号，并将所对应的孤岛状态与非孤岛状态作为输出信号，所述输入信号和所述输出信号作为神经网络的学习样本；

或将所述电压值与所述逆变器输出电流值分别进行四个尺度小波变换，分别得到所述电压值与所述逆变器输出电流值的四个尺度的高频分量的小波系数，对所述电压值的四个尺度的高频分量的小波系数分别求出在一个电网电压周期内的绝对值的平均值，记为dbu1、dbu2、dbu3和dbu4；对所述逆变器输出电流值的四个尺度的高频分量的小波系数分别求出在一个电压周期内的绝对值的平均值，记为dbi1、dbi2、dbi3和dbi4，将所述dbu1、dbu2、dbu3和dbu4以及所述dbi1、dbi2、dbi3和dbi4作为神经网络的输入信号，并将所对应的孤岛状态与非孤岛状态作为输出信号，所述输入信号和所述输出信号作为神经网络的学习样本；

(3)通过神经网络对所述学习样本进行训练，获得孤岛状态与非孤岛状态的识别能力，当神经网络检测出分布式发电系统的主电网断开时，则判断为孤岛状态；当神经网络检测出分布式发电系统处于正常、短路、负载突变、电网电压突变或电网电压出现谐波干扰时，则判断为非孤岛状态。

本发明基于小波变换与神经网络的并网逆变器孤岛检测方法的特点也在于所述小波变换为离散小波变换，使用的母小波为db 4小波；所述神经网络为BP神经网络；所述分布式并网发电系统为单相分布式并网发电系统、三相分布式并网发电系统或多逆变器并联的分布式并网发电系统。

与已有技术相比，本发明有益效果体现在：