微網(wǎng)孤島檢測方法

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1、學校代號10532學號S12092060分類號TM73密級公開碩士學位論文微網(wǎng)孤島檢測方法學位申請人姓名曹馳培養(yǎng)單位電氣與信息工程學院導師姓名及職稱黎燦兵教授學科專業(yè)電氣工程研究方向孤島檢測論文提交日期2015年4月21日湖南大學學位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的論文是本人化導師的指導下獨立進巧研巧所取得的硏充成巧。除了文中恃別加標注引用的內(nèi)容外，本論丈不包巧化何巧他個人或集體己經(jīng)發(fā)表或撰與的成化作品。對本義的研充做出屯嬰貫獻的個人和集體，均Ｌｉ化文中Ｗ明確方式標明。本人完全思識到本

2、聲明的法律后果由本人承擔。￣２ＪＳ日馬皮曰期：＞年主月作者簽名：電／學位論文版權使用授權書木學位論文作巧完全ｆ解學校巧關保闡、使用學位論文的規(guī)定，問意學校保留并向國寒巧義部ｎ或機構送交論義的狂印件巧電子版，允巧論文被巧閱巧借閱。木人授化測尚大學可Ｗ將木學位論義的全部或部分內(nèi)容編入有義數(shù)據(jù)惟存和匯編本學位論義。、ｆ描等紀制下段保進行檢索，可臥采用駭印縮印或扛本學位論文屬于。！、保密□，巧年解密后適用本授權書２、不保密口。＂ＵＶ）（請化Ｌ義亡相應方柩內(nèi)打＇’作

3、者鏈名：啼曼貨曰期：》０年；手曰口期：ｆ巧２Ｕ導師簽名：辦／ｙ年考化知＾學校代號：10532學號：S12092060密級：公開湖南大學碩士學位論文微網(wǎng)孤島檢測方法學位申請人姓名：曹馳導師姓名及職稱：黎燦兵教授培養(yǎng)單位：電氣與信息工程學院專業(yè)名稱：電氣工程論文提交日期：2015年4月21日論文答辯日期：2015年5月13日答辯委員會主席：李勇教授IslandingdetectionmethodsinmicrogridbyCAOChiB.E.(HunanUniversity)2012Athesissu

4、bmittedinpartialsatisfactionoftheRequirementsforthedegreeofMasterofEngineeringinElectricalEngineeringintheGraduateschoolofHunanUniversitySupervisorProfessorLICanbingApril,2015微網(wǎng)孤島檢測方法摘要隨著大量化石能源的使用，排放了大量的溫室氣體，對地球環(huán)境與人類的生存造成了嚴重的影響。利用新能源進行發(fā)電是人類當今以至未來解決能源問題和環(huán)境問題

5、的發(fā)展方向，分布式發(fā)電（DistritutedGeneration,DG）技術是利用新能源的主要方式之一。把多種不同類型的分布式發(fā)電系統(tǒng)整合成微網(wǎng)，不僅能提高能源的利用效率，而且能減少分布式電源對電網(wǎng)的不利影響。微網(wǎng)運行包括并網(wǎng)運行和孤島運行，其運行策略有較大區(qū)別，因此需要及時、有效的孤島檢測方法，實現(xiàn)對微網(wǎng)的優(yōu)化控制。本文主要研究微網(wǎng)的孤島檢測方法，及時、有效地進行孤島檢測確保微網(wǎng)安全運行的前提，因此孤島檢測方法對微網(wǎng)來說是必不可少的一項關鍵技術。本文的研究內(nèi)容包括：首先，本文總結了現(xiàn)主要的微網(wǎng)孤島檢測方法

6、的一些性能指標，以及面臨的關鍵技術難題。對現(xiàn)主要的孤島檢測方法進行分類和整理，包括基于微網(wǎng)逆變器端的本地法以及基于電網(wǎng)端的遠程法，其中本地法又可分為被動法、主動法等。本文分析了所述孤島檢測方法的優(yōu)劣性，描述了各個孤島檢測方法的適用性和適用范圍。總結出現(xiàn)有一些孤島檢測方法存在的問題，即在考慮孤島檢測方法的性能的改進時，并未完全考慮所有的性能指標。由于孤島檢測的一些性能指標提升可能存在相互制約，若為了提升某個性能指標而忽視其余指標的性能下降，從整體上難以提升孤島檢測方法的有效性。其次，本文總結并提出了一套評估孤島

7、檢測方法的指標體系，包括檢測盲區(qū)（NonDetectionZone,NDZ）、檢測速度、誤判率、電能質量等性能指標，并考慮在多逆變器并聯(lián)運行時的情形下對孤島檢測方法性能指標的影響。本文依據(jù)所提的性能指標，描述了現(xiàn)主要孤島檢測方法在這些性能指標上的提升。通過對現(xiàn)有的一些方法在如何改進性能指標上進行描述，可以看出，現(xiàn)有方法并沒有完整地考慮各個指標。因此，提出一套完整的評估孤島檢測方法性能的指標體系對以后新孤島方法的提出或者孤島檢測方法性能的改進有一定的指導意義。最后，本文提出一種混合式孤島檢測方法，該方法結合了決

8、策樹（DecisionTree,DT）人工智能方法和電壓、頻率正反饋方法。該混合法通過獲取和存儲目標位置預設事件的特征變量參數(shù)對決策樹分類器進行訓練，用于分類和判斷DG是孤島運行或非孤島運行。電壓、頻率正反饋方法則依據(jù)DG運行的電壓和頻率與額定值之差改變DG功率輸出，對DT法特征量指標產(chǎn)生一定擾動，特別當DG孤島運行時可引起特征量指標發(fā)生明顯變化，增加指標的靈敏度，提高孤島檢測的準確率。本文在一個包