一种孤岛检测方法及计算机程序产品、存储介质、设备与流程

本发明属于电网系统孤岛检测，具体涉及一种孤岛检测方法及计算机程序产品、存储介质、设备。

背景技术：

1、随着光伏等逆变型分布式能源的广泛接入，当外部电源中断时，配电网可能会进入孤岛运行状态。在孤岛状态下，配电网与外部电网的连接被切断，导致内部电力供应失控，可能引发多种问题，包括电力倒送、检修人员的安全风险、电能质量的下降、故障电流的持续输出、继电保护和自动化设备的灵敏度降低，以及配电网运行方式的复杂化等。

2、孤岛效应的检测技术可以根据是否依赖远程通信划分为两大类：本地检测法和远程检测法。远程检测法依赖于电力通信网络来执行判据采集、逻辑分析和指令发布等任务，其中包括电力线载波通信法、连锁跳闸法和远动释放法等。这种方法虽然有效，但需要依赖现有的电力通信基础设施，因此成本较高。与之相对的本地检测法则根据是否向电网注入干扰信号，分为被动式和主动式检测法。主动式检测法通过引入频率、电压或相位扰动来识别孤岛效应，尽管这种方法能够有效识别孤岛，但可能会对电网的电能质量造成负面影响。而被动式检测法则通过监测电气参数是否超出预设阈值来识别孤岛效应，如电压和频率的异常，这种方法系统稳定，但在不同工况下，可能会因为干扰因素而导致误判或漏判，增加检测的不确定性。

3、为了在不影响配电网正常运行的情况下更准确地检测配电网的孤岛效应，申请公布号为cn114156955a的中国发明专利申请提出了一种结合小波包能量熵和bp神经网络的检测方法。然而，该方法中仅计算了能量熵采用单一的特征量进行检测，申请公布号为cn108108659a的中国发明专利申请提出了一种使用奇异谱熵进行孤岛检测的技术方案，但这些方案均采用单一的特征量无法获取更加全面的特征信息，由于输入到神经网络中的特征信息比较片面，对神经网络的输出结果也有一定的影响，导致对识别结果影响较大；限制了其在孤岛检测中的准确性。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种孤岛检测方法及计算机程序产品、存储介质、设备，用以解决现有技术中使用单一的熵进行孤岛检测时，特征值不够全面导致的检测精度低的技术问题。

2、为解决上述技术问题，本发明提供了一种孤岛检测方法，包括以下步骤：

3、获取分布式电网系统的电力数据信号，根据所述电力数据信号初步判断分布式电网系统是否处于孤岛状态，若初步判断结果为未处于孤岛状态则获取该分布式电网系统的公共耦合点电压信号和逆变器输出电流信号，对所述电压信号和所述电流信号进行小波包分解；根据小波包分解结果计算能量熵、模糊熵和样本熵中的任意两个或三个，将计算得到的所有熵进行融合，得到融合熵特征；将融合熵特征输入到训练后的孤岛检测神经网络中，以进一步判断分布式电网系统是否处于孤岛状态。

4、进一步地，将计算得到的所有熵融合得到融合熵特征的方法为：将计算得到的所有熵输入到训练后的多头自注意力神经网络中得到融合后的熵特征。

5、进一步地，所述孤岛检测神经网络为双向长短期神经网络。

6、进一步地，所述电力数据信号为公共耦合点电压，根据所述电力数据信号初步判断分布式电网系统是否处于孤岛状态的方法为：判断公共耦合点电压是否超过对应的阈值，若电压超过对应的阈值则判定分布式电网系统处于孤岛状态。

7、本发明为改进型发明创造，其有益效果为：本发明的孤岛检测方法，将待测分布式电网系统中的公共耦合点电压和逆变器输出电流信号，进行小波分解后计算能量熵、样本熵和模糊熵中的任意两个或三个，将计算得到的熵进行融合得到融合后的熵特征，以获取多尺度信息，相较于单个特征反映故障信息更全面，能够更好保留原始特征信息，避免了使用单一的熵值造成的检测不准确的问题，同时实验表明能量熵、样本熵和模糊熵这三个熵在孤岛检测时精度较高，因此将融合后的熵特征输入到训练后的孤岛检测神经网络中，判断待测分布式电网系统是否处于孤岛状态，能够使用更加全面的熵特征，来提升检测的精度。

8、为解决上述技术问题，本发明还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，所述计算机程序/指令用于在被处理器执行时实现本发明的孤岛检测方法所述的方法步骤。

9、本发明为改进型发明创造，其有益效果为：本发明的计算机程序产品，在被执行时能够将待测分布式电网系统中的公共耦合点电压和逆变器输出电流信号，进行小波分解后计算能量熵、样本熵和模糊熵中的任意两个或三个，将计算得到的熵进行融合得到融合后的熵特征，以获取多尺度信息，相较于单个特征反映故障信息更全面，能够更好保留原始特征信息，避免了使用单一的熵值造成的检测不准确的问题，同时实验表明能量熵、样本熵和模糊熵这三个熵在孤岛检测时精度较高，因此将融合后的熵特征输入到训练后的孤岛检测神经网络中，判断待测分布式电网系统是否处于孤岛状态，能够使用更加全面的熵特征，来提升检测的精度。

10、为解决上述技术问题，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序/指令，所述计算机程序/指令用于在被处理器执行时实现本发明的孤岛检测方法所述的方法步骤。

11、本发明为改进型发明创造，其有益效果为：本发明的计算机可读存储介质上存储的计算机程序/指令在被执行时，能够将待测分布式电网系统中的公共耦合点电压和逆变器输出电流信号，进行小波分解后计算能量熵、样本熵和模糊熵中的任意两个或三个，将计算得到的熵进行融合得到融合后的熵特征，以获取多尺度信息，相较于单个特征反映故障信息更全面，能够更好保留原始特征信息，避免了使用单一的熵值造成的检测不准确的问题，同时实验表明能量熵、样本熵和模糊熵这三个熵在孤岛检测时精度较高，因此将融合后的熵特征输入到训练后的孤岛检测神经网络中，判断待测分布式电网系统是否处于孤岛状态，能够使用更加全面的熵特征，来提升检测的精度。

12、为解决上述技术问题，本发明还提供了一种计算机设备，包括处理器、存储器和存储在存储器中的计算机程序，所述处理器用于执行所述计算机程序以实现本发明的孤岛检测方法所述的方法步骤。

13、本发明为改进型发明创造，其有益效果为：本发明的计算机程序设备，在处理器执行存储在存储器中的计算机程序时，能够将待测分布式电网系统中的公共耦合点电压和逆变器输出电流信号，进行小波分解后计算能量熵、样本熵和模糊熵中的任意两个或三个，将计算得到的熵进行融合得到融合后的熵特征，以获取多尺度信息，相较于单个特征反映故障信息更全面，能够更好保留原始特征信息，避免了使用单一的熵值造成的检测不准确的问题，同时实验表明能量熵、样本熵和模糊熵这三个熵在孤岛检测时精度较高，因此将融合后的熵特征输入到训练后的孤岛检测神经网络中，判断待测分布式电网系统是否处于孤岛状态，能够使用更加全面的熵特征，来提升检测的精度。

技术特征：

1.一种孤岛检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的孤岛检测方法，其特征在于，将计算得到的所有熵融合得到融合熵特征的方法为：将计算得到的所有熵输入到训练后的多头自注意力神经网络中得到融合后的熵特征。

3.根据权利要求1所述的孤岛检测方法，其特征在于，所述孤岛检测神经网络为双向长短期神经网络。

4.根据权利要求1-3任意一项所述的孤岛检测方法，其特征在于，所述电力数据信号为公共耦合点电压，根据所述电力数据信号初步判断分布式电网系统是否处于孤岛状态的方法为：判断公共耦合点电压是否超过对应的阈值，若电压超过对应的阈值则判定分布式电网系统处于孤岛状态。

5.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，所述计算机程序/指令用于在被处理器执行时实现如权利要求1-4任意一项所述的方法步骤。

6.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算程序/指令，其特征在于，所述计算机程序/指令用于在被处理器执行时实现如权利要求1-4任意一项所述的方法步骤。

7.一种计算机设备，包括处理器、存储器和存储在存储器中的计算机程序，其特征在于，所述处理器用于执行所述计算机程序以实现如权利要求1-4任意一项所述的方法步骤。

技术总结
本发明属于电网系统孤岛检测技术领域，具体涉及一种孤岛检测方法及计算机程序产品、存储介质、设备，方法包括以下步骤：获取分布式电网系统的电力数据信号，根据所述电力数据信号初步判断分布式电网系统是否处于孤岛状态，若初步判断结果为未处于孤岛状态则获取该分布式电网系统的公共耦合点电压信号和逆变器输出电流信号，对所述电压信号和所述电流信号进行小波包分解；根据小波包分解结果计算能量熵、模糊熵和样本熵中的任意两个或三个，将计算得到的所有熵进行融合，得到融合熵特征；将融合熵特征输入到训练后的孤岛检测神经网络中，以进一步判断分布式电网系统是否处于孤岛状态，避免了使用单一的熵进行孤岛识别造成的识别精度不高的问题。

技术研发人员：马运亮,夏路甲,郑亚杰,韦祥远,王虎森,杨云鹏,司浩阳,张晨曦,张弛,束芳芳,靳彬彬
受保护的技术使用者：许继电气股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/11/14