[发明专利]一种并网逆变器孤岛检测方法、系统、终端及介质

权利要求书

1.一种并网逆变器孤岛检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取PCC点电压、逆变器输出电流以及系统频率；

利用滑窗离散傅里叶变换和对称分量法提取PCC点电压和逆变器输出电流中谐波的零、正、负序特征量，得到6个主特征向量；

将系统频率作为辅特征向量，并与6个主特征向量组合后划分训练集和测试集；

构建LSTM分类器模型，以训练集作为LSTM分类器模型的特征向量空间进行孤岛检测，得到检测结果。

2.根据权利要求1所述的一种并网逆变器孤岛检测方法，其特征在于，所述PCC点电压、逆变器输出电流以及系统频率的获取过程具体为：

通过MATLAB/Simulink搭建光伏逆变器仿真模型；

设置电网参数，模拟系统在不同品质因数下主断路器跳闸、PCC三相短路和本地负载突变等孤岛、非孤岛工况系统的运行情况；

设置采样频率为5kHz，采集PCC点电压和逆变器输出电流以及系统频率。

3.根据权利要求1所述的一种并网逆变器孤岛检测方法，其特征在于，所述主特征向量的提取过程具体为：

采用滑窗离散傅里叶变换算法检测PCC点电压和逆变器输出电流的各次谐波；

确定各次谐波中对系统影响最大的谐波；

采用对称分量法对影响最大的谐波进行分离处理，得到PCC点电压和逆变器输出电流分别对应零序分量以及正序、负序分量的6个主特征向量。

4.根据权利要求1所述的一种并网逆变器孤岛检测方法，其特征在于，所述LSTM分类器模型配置有输入层、第一LSTM层和第二LSTM层；

输入层，用于在网络中输入时间序列；

第一LSTM层，用于通过初始状态和输入序列产生相应隐藏状态和更新的单元状态；

第二LSTM层，用于更新当前的单元状态以及计算输出隐藏状态和另一个更新的单元状态。

5.根据权利要求1所述的一种并网逆变器孤岛检测方法，其特征在于，所述LSTM分类器模型中的隐藏状态通过全连接层与softmax层连接；

LSTM分类器采用softmax层进行分类；

softmax层将结果映射到0到1之间的概率值，并使所有输出概率值和为1。

6.根据权利要求5所述的一种并网逆变器孤岛检测方法，其特征在于，所述softmax层的概率计算公式具体为：

Y＝softmax(W_sh_f+b_s)

其中，Y为概率，W_S，b_s为学习参数，h_f为隐藏状态，C代表故障种类，Z_i代表第i种故障的值，Z_j代表第j种故障的值。

7.根据权利要求1所述的一种并网逆变器孤岛检测方法，其特征在于，所述LSTM分类器模型进行孤岛检测的具体过程为：

将系统频率和6个主特征向量做标准化处理，将标准化处理后的系统频率和6个主特征向量划分训练集和测试集；

初始化LSTM模型，将训练集作为LSTM神经网络的特征向量空间，训练结束后导出离线训练的模型参数，作为在线检测模型的参数；

通过测试集检验在线检测模型的识别精度，评估模型性能，并在不同的工况下验证所提算法的性能。

8.一种并网逆变器孤岛检测系统，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取PCC点电压、逆变器输出电流以及系统频率；

特征提取模块，用于利用滑窗离散傅里叶变换和对称分量法提取PCC点电压和逆变器输出电流中谐波的零、正、负序特征量，得到6个主特征向量；

特征划分模块，用于将系统频率作为辅特征向量，并与6个主特征向量组合后划分训练集和测试集；

模型训练模块，用于构建LSTM分类器模型，以训练集作为LSTM分类器模型的特征向量空间进行孤岛检测，得到检测结果。