基于分類多模型融合的分布式電網(wǎng)孤島檢測技術.pdf

1、近年來，隨著環(huán)境問題日益嚴重以及化石能源的不斷減少，可再生能源的開發(fā)使用受到了越來越多的重視。由于分布式發(fā)電系統(tǒng)利用本地可再生能源進行發(fā)電，具有經濟高效，供電可靠，清潔環(huán)保的特點，因而成為了電力系統(tǒng)研究和發(fā)展的熱點。孤島效應是分布式發(fā)電系統(tǒng)的關鍵問題。快速有效的孤島檢測技術為系統(tǒng)的穩(wěn)定安全運行提供了有力的保證。本課題的研究內容是探求有效的孤島檢測技術，在電力系統(tǒng)領域具有重要的意義和運用價值。
　　本文主要工作包括以下三方面:

2、>　　(1)基于系統(tǒng)辨識和小波分析，分別從系統(tǒng)的外部結構和信號本身進行特征提取，包括系統(tǒng)結構參數(shù)、小波奇異熵和局部能量特征，同時獲取穩(wěn)態(tài)常規(guī)特征。然后采用機器學習中邏輯回歸、支持向量機、隨機森林和Adaboost對相應的采樣數(shù)據(jù)進行訓練，得到對應的孤島檢測分類器。
　　(2)基于組合模型，建立多層次、多分類器、多狀態(tài)的孤島檢測系統(tǒng)。
　　(3)建立仿真平臺，對文章中提出的孤島檢測算法進行驗證。
　　本文的創(chuàng)新點包括以下