基于小波熵和BP神经网络的孤岛检测与扰动辨识

被引:3
作者
梁雪飞
陈歆技
机构
[1] 东南大学电气工程学院
关键词
孤岛; 电压扰动; 小波; 多分辨率分析; 熵; 神经网络;
D O I
暂无
中图分类号
TM76 [电力系统的自动化];
学科分类号
080802 ;
摘要
提出基于小波熵和BP神经网络的孤岛检测技术,将小波变换的多分辨率分析与信息熵技术结合,能够有效地区分电网扰动与孤岛现象的内在不同。仿真实验表明该方法具有较高的准确性。
引用
收藏
页码:61 / 65
页数:5
相关论文
共 12 条
[1]  
基于光伏并网发电系统的孤岛检测.[D].李春玲.天津大学.2008, 07
[2]  
神经网络.[M].侯媛彬; 杜京义; 汪梅; 编著.西安电子科技大学出版社.2007,
[3]  
面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用.[M].丛爽编著;.中国科学技术大学出版社.2003,
[4]   多分辨率奇异谱熵和支持向量机在孤岛与扰动识别中的应用 [J].
朱艳伟 ;
石新春 ;
李鹏 .
中国电机工程学报, 2011, 31 (07) :64-70
[5]   基于分压器原理的孤岛检测技术在微电网中的应用 [J].
李军 ;
黄学良 ;
陈小虎 ;
徐文 ;
谢淼 .
中国电机工程学报, 2010, 30 (34) :15-21
[6]   光伏并网发电系统孤岛检测技术 [J].
赵飞 ;
梁志瑞 ;
王宁 .
中国电力, 2010, (05) :64-68
[7]   主动移频式孤岛检测方法的参数优化 [J].
刘芙蓉 ;
康勇 ;
段善旭 ;
王志峰 ;
王辉 .
中国电机工程学报, 2008, (01) :95-99
[8]   小波熵及小波变换的短期负荷预报 [J].
刘瑞叶 ;
龙志刚 .
哈尔滨理工大学学报, 2007, (04) :62-65
[9]   光伏并网发电系统孤岛检测技术 [J].
郭小强 ;
赵清林 ;
邬伟扬 .
电工技术学报, 2007, (04) :157-162
[10]   无功补偿技术在光伏并网发电系统孤岛检测中的应用 [J].
禹华军 ;
潘俊民 ;
不详 .
电工电能新技术 , 2005, (03) :22-26