【摘 要】
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传统的主/被动式孤岛检测法需要人工整定阈值,存在一定的检测死区,主动法注入的扰动信号也会对电能质量造成不利影响。针对以上问题,提出了一种基于改进的Adaboost算法的光伏
【基金项目】
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国家重点研发计划课题(2016YFB0900203);国家自然科学基金项目(51725702,51777071)~~
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传统的主/被动式孤岛检测法需要人工整定阈值,存在一定的检测死区,主动法注入的扰动信号也会对电能质量造成不利影响。针对以上问题,提出了一种基于改进的Adaboost算法的光伏发电机组被动式智能孤岛检测法。该方法使用Adaboost智能算法生成判断孤岛运行的分类模型,能够实现无盲区被动检测。所提方法基于各特征量间的电气联系对分类模型进行修正,通过重新分配各特征量的权重实现检测能力的提升。仿真结果表明,应用于多机并联的光伏发电系统时,经修正的分类模型可以在传统被动法的死区中准确地检测孤岛的发生,在短时电能质量波动、线路故障、主动法注入的扰动信号干扰等情况下,算法也能对孤岛运行状态进行精确检测。
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