简介:针对传统被动式孤岛检测法存在检测时间长、盲区(NDZ)大,而主动式孤岛检测法影响电能质量的缺点,提出一种新的基于小波包对数能量熵(WPLEE)与BP神经网络的孤岛检测方法。该方法首先采集公共耦合点(PCC)处的电压信号,再将该电压信号分别进行小波包变换,然后通过对数能量熵进行算法处理来获取适合于孤岛检测的特征向量,该特征向量通过BP神经网络进行模式识别来判断系统是否发生孤岛现象,特别在逆变器输出功率和本地负载功率匹配时。实验和仿真结果表明,该方法均能准确、有效地判断出是否存在孤岛状态,同时与传统的被动式孤岛检测方法相比检测速度快,检测盲区小,不会对电能质量产生不良影响。
简介:在气体绝缘组合电器(GIS)实体模型内部分别放置针-板、悬浮金属颗粒和绝缘子表面固定金属颗粒三种缺陷模型,用超声波传感器在相同电压下采集到良好的局部放电波形,将从现场运行设备上测得的背景噪声叠加到原放电波形上。对叠加噪声后的放电波形采用小波去噪,针对波形特点选取了7个特征参数,分别用去噪前后波形的特征参数对BP_Adaboost分类器进行训练和测试,结果表明用去噪后波形提取的特征量作为分类器输入的识别率更高。