一种基于极限学习机的微电网孤岛检测方法
摘要:
本发明公开了一种基于极限学习机的微电网孤岛检测方法,该方法建立基于特征提取和ELM分类算法的微电网孤岛检测模型,选取部分历史数据作为初始数据,根据实际情况适当选取算法特征用于ELM分类器训练;验证结果表明基于ELM分类算法进行孤岛检测效果良好,监测盲区小,如果增大训练样本的数量和特征数量认可进一步提高孤岛检测的精度。此外,基于特征提取和分类算法的孤岛检测方法对于电力系统运行没有任何不利影响,而且检测方法稀释性好,能够满足现场的应用要求,具有工程实际意义。
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