在光伏高比例接入的孤岛微电网中,太阳辐照度变化将导致光伏出力明显波动,继而影响微电网线路故障电流变化趋势。对于不同辐照度光伏出力,如何准确完成微电网故障辨识是微电网故障保护研究面临的一个重要问题。针对这一问题,首先建立了...在光伏高比例接入的孤岛微电网中,太阳辐照度变化将导致光伏出力明显波动,继而影响微电网线路故障电流变化趋势。对于不同辐照度光伏出力,如何准确完成微电网故障辨识是微电网故障保护研究面临的一个重要问题。针对这一问题,首先建立了含有光伏发电的典型微网模型,分析了孤岛模式下太阳辐照度变化对网内故障电流的影响;然后利用快速小波能量熵(wavelet energy entropy,WEE)算法提取线路故障电流的暂态特征,继而选取简洁清晰的暂态特征并构建故障综合样本集;最后,利用典型故障样本集对极限学习机进行训练,形成一种新的考虑光伏出力间歇性的微网故障辨识方法。算例仿真结果表明所提方法既能精确提取不同辐照度下微网故障的暂态特征,又可准确地实现故障辨识,为微电网故障分析和保护提供了技术支持。展开更多
文摘在光伏高比例接入的孤岛微电网中,太阳辐照度变化将导致光伏出力明显波动,继而影响微电网线路故障电流变化趋势。对于不同辐照度光伏出力,如何准确完成微电网故障辨识是微电网故障保护研究面临的一个重要问题。针对这一问题,首先建立了含有光伏发电的典型微网模型,分析了孤岛模式下太阳辐照度变化对网内故障电流的影响;然后利用快速小波能量熵(wavelet energy entropy,WEE)算法提取线路故障电流的暂态特征,继而选取简洁清晰的暂态特征并构建故障综合样本集;最后,利用典型故障样本集对极限学习机进行训练,形成一种新的考虑光伏出力间歇性的微网故障辨识方法。算例仿真结果表明所提方法既能精确提取不同辐照度下微网故障的暂态特征,又可准确地实现故障辨识,为微电网故障分析和保护提供了技术支持。
