基于本地檢測法的微電網孤島檢測方法研究

劉忠強，劉忠富

?

基于本地檢測法的微電網孤島檢測方法研究

劉忠強1，劉忠富2

（1．沈陽儀表科學研究院有限公司，遼寧省 沈陽市 110043；2．大連民族大學信息與通信工程學院，遼寧省 大連市 116600）

微電網在并網和孤島2種狀態間能夠穩定切換運行，首先要解決的關鍵問題就是要有效檢測出所處的運行狀態，因此，孤島檢測技術一直是微電網研究的重點及熱點問題。在詳細分析傳統經典孤島檢測算法的基礎上，對近年來眾多研究者提出的基于頻率、相位、諧波和阻抗等不同基本電氣量的改進檢測算法進行總結，并指出具體的改進措施，對比分析其各自在檢測盲區、精確性和工程實用性等特性上的優缺點。綜述了多種檢測相結合使用，以及基于其他原理的孤島檢測算法，并對未來孤島檢測算法的研究做出進一步的展望，以促進微電網技術向更加智能化的方向發展。

微電網；孤島檢測；主動檢測；被動檢測；基本電氣量

0 引言

隨著風電、光伏等可再生能源的快速發展，如何消納更多的可再生能源成為亟待解決的問題。微電網是消納可再生能源的有效方式，并成為大電網的有力補充。而微電網一般運行情況下是由公共耦合點(point of common coupling，PCC)經斷路器與電網連接，由電網對微電網提供電壓、頻率的支撐，但是當電網和微電網必須進行解列時，微電網能否穩定地繼續運行，準確有效的孤島監測隔離也就成為關鍵，而且對檢修人員、用電負荷的安全等也至關重要。

傳統孤島監測方法由于原理簡單、易實現等特點而被廣泛使用，但由于算法本身存在檢測量單一、精確度不足等缺陷而急需改進。最早有研究者提出將檢測方法分類為本地檢測法和遠程檢測法。基于是否有擾動量的注入又將本地檢測法分為主動(或有源)檢測法和被動(或無源)檢測法，其中，被動式檢測法是根據在并網情況下大電網對微電網的嵌制作用，使得PCC點的電壓頻率以及電流相位等電氣量都幾乎與電網同步。當處于孤島運行時，PCC點的這些電氣量都會發生明顯變化，根據我國的孤島檢測標準，只要超出限定范圍則認為出現孤島。被動檢測法存在檢測盲區(non-detection zone，NDZ)較大的缺點，特別是當負載功率與系統輸送功率相近時更難檢測出孤島。而主動式檢測方法是通過向電網注入擾動，由擾動引起系統中的電氣量變化來判斷孤島的發生，但是由于擾動量的帶入，給電網增加諧波含量，影響了電能質量，隨著研究的深入，主動式和被動式檢測的結合使用也成為一種趨勢。

本文在詳細闡述傳統經典算法的基礎上，依據近年來眾多研究者提出的基于頻率、相位等電氣量的改進算法，以及多種檢測量或多種檢測算法相結合使用的算法，還有基于本地電氣量的其他方法研究，對比分析了其各自在檢測盲區、精確性以及工程實用性等特性上的優缺點，針對算法改進點進行分類總結，以方便后續的研究。本文還對孤島監測算法研究方向做了進一步的展望，以促進微電網的智能化穩定性研究。

1 基于相關電氣量的檢測方法

最初的孤島檢測方法大多是根據并網和孤島之間的切換時所引起的頻率、相位、阻抗、諧波量突變、開關狀態以及功率等基本電氣量的改變而提出的。

1.1 基于過/欠壓、過/欠頻的檢測方法

圖1 AFD方法原理圖

在AFDPF的改進研究中，基于參數與負載品質因數之間的調節關系，文獻[3]提出對AFD方法檢測失敗的負載組合進行理論分析，建立盲區分布圖，并尋找出參數與NDZ之間的關系，進而使參數自適應改變盲區位置，縮小檢測盲區。有通過檢測D大小，讓f0和實時隨著頻率偏差的方向和大小而變化以減小檢測盲區。也有采用切換反饋系數的方法，在并網時由于頻率波動小，則采用較小的反饋系數；反之，則采用大的反饋系數。這種方法難以選定合適的反饋系數。當然也有研究者提出采用系統頻率的變化自適應的整定初始截斷系數f0，或者對反饋參數選擇進行模糊優化控制的自適應在線調整。上述提出的方法都是考慮參數的自動變化。也有方法是通過符號函數對截斷系數進行整定，保障頻率的擾動方向，提出改善的反復性AFDPF[4]。更有研究者提出設定f=(D)為具有線性、非線性以及飽和限幅特性的分段函數的方法，按照PCC點電壓頻率的不同變化次數來相應地選用分段函數施加擾動，盡量減小擾動量對電能質量的影響，但實現過程較為復雜，在工程上難以實現。也有文獻提出由于孤島時，由逆變器輸出電流頻率會影響PCC點電壓頻率的特點，只需確保在負半周期電流頻率與電壓頻率同步，根據PCC點相鄰半周期頻率之差是否連續正負交替變化來檢測孤島。還有提出將下垂控制器中的頻率指令由常量改為PCC點的實際頻率，正常時電網電壓頻率只有微小波動，孤島時由逆變器調節引發正反饋作用，逆變器實際頻率迅速偏離限定范圍的檢測方法。對于電壓偏移，有研究者提出Sandia電壓偏移檢測法(sandia voltage shift，SVS)，原理與SFS相似，并通常將兩者配合使用[5]。

1.2 基于相位的檢測算法

式中：m為相位偏移最大量；m為最大偏移頻率；n為額定頻率；為PCC點實時頻率；0為初始相位，表示前一周期輸出電流頻率與電網頻率的偏差。針對SMS有研究者提出引入比較環節，對0和負載相位角進行比較，不等則繼續原來的檢測方法；若相等則在0基礎上再加一個很小的Dq使兩者不等，使得不進入盲區，但該方法存在兩者相等時恰好出現了孤島而檢測不出的可能。也有將SMS算法所用的正選曲線改為拋物線。文獻[7]提出由DG端口的三相電壓信號通過小波變換分解出不同層的詳細系數，再經過小波奇異熵(wavelet singular entropy，WSE)得到相位的奇異值矩陣，即WSE 指數進行孤島檢測的方法。

1.3 基于諧波的檢測方法

有研究者根據切換過程中PCC點和電網端電壓中諧波增加不相等的特點，使用希爾伯特-黃變換對高頻諧波分量進行提取和識別進行孤島檢測的方法。為了避免諧波突變引起的誤判，提出通過對諧波畸變率與時間軸包圍的面積大小分析判斷孤島。文獻[9]設計由單項逆變器向電網注入特定次諧波電流，并使用Goertzel算法計算特定次諧波阻抗的大小來判斷孤島，類似的也有注入高頻諧波的方式。文獻[10]指出正常電網中偶次諧波含量很小，通過在參考電流信號中加入偶次諧波，公式為

式中：ref為新的參考電流；0為基波電流；I為偶次諧波電流幅值；為諧波階數。將諧波電流經過RLC負載反映到PCC點的并網和孤島的不同偶次諧波電壓來實現檢測。文獻[11]考慮了微網屬于低壓電網，電壓中容易含有一定程度的諧波，當包含特定諧波較多時，控制注入諧波與電網電壓諧波同幅反相；當電網斷開時，特定諧波的相位會發生跳變，配合正反饋控制器可以準確檢測孤島。上述一些方法中由于一直有諧波的注入也影響了電能質量。

1.4 基于阻抗測量的檢測方法

基于分壓器原理，根據并網和孤島2種狀態下等值系統阻抗變化，并映射為聯絡線負序電壓分配的變化，則可由電壓和頻率變化，或者在低壓側插入可變電抗的方法判斷孤島；也可通過并聯諧振單元參數優化，利用諧振單元端口電壓幅值突變和包絡線變化率進行雙重判定。文獻[12]根據提出基于等值阻抗變化的特性，提出注入負序電流并通過檢測負序電壓的方式判斷。有研究者提出在DG出口任意兩相設置晶閘管，在端電壓過零點附近瞬時導通產生周期性短路脈沖電壓、電流，即可獲得相應的阻抗值變化而判斷孤島。同理，可直接通過對脈沖電流的監測分析實現判斷。針對微電網中多個分布式電源檢測的相互干擾問題。文獻[13]提出對晶閘管設置不同的檢測周期和檢測通道，同時控制晶閘管短路信號的開斷，使得其檢測信號的幅值、觸發角和觸發周期可控，可以較好地提取檢測信號判斷孤島，該方法由于檢測通道的連接將會增加運行成本。

傳統檢測方法認為并聯RLC線性負載，若電源輸出功率與本地負載匹配，諧波頻率與電網頻率相等時，檢測中的頻率、相位、諧波以及阻抗等參數變化會很小，將難以檢測出孤島。而上述方法對傳統算法作了極大的改進，比如加入正反饋，并自適應改變反饋參數，將變化量進行放大處理，減小了檢測盲區；利用相關原理找出所涉及的參數關系，自動實現對設定參數的改變，有較強的可行性，避免了很多因數的影響；或者是在DG端設置晶閘管產生脈沖的方法，也可以有效地提高檢測能力，但是若系統中產生較大諧波，則可能會影響脈沖判斷效果；對于引入特定次諧波測量的方法，由于特定次諧波的加入也會影響電能質量。

2 基于擾動的檢測方法

針對傳統矩形波擾動形式，有研究者提出采用三角波形式的無功擾動，并分別以頻率變化率和頻率偏移標準差作為檢測的啟動條件及判據；也有研究者基于雙邊三角波正反饋擾動信號作為無功電流參考值，通過檢測PCC點電壓和頻率變化量的主動式檢測方法。對于擾動方向，有從正反兩面分別平衡施加頻率擾動的方法。對于擾動量的大小，文獻[14]提出自適應有功電流擾動的孤島檢測法，根據孤島后檢測PCC點電壓幅值的關系，推導出能觸發孤島保護的最小有功電流擾動，根據PCC電壓幅值自適應加入所需有功擾動電流，從而檢出孤島。也有文獻提出通過檢測逆變器輸出電壓和電流擾動率計算相關因子f，并與閥值相比較的方法。還有文獻提出逆變器輸出電流隨PCC點電壓頻率變化而自動的改變其頻率，根據正反饋信號調節逆變器輸出與負載之間的相位和功率匹配關系，并在輸出電流中周期性地加入干擾信號，通過2種頻率范圍的不同算法可實現準確的孤島檢測。文獻[15]提出的檢測方法可表示為：孤島瞬間→逆變器無功擾動電流變化→電壓頻率波動→PCC點電壓頻率波動→擾動電流幅值↑→電壓頻率波動↑→超出限度或異常次數超預設→檢出孤島。文獻[16]結合周期性擾動的正反饋有源頻率擾動法和2周期電流擾動法，提出通過檢測電流頻率擾動后，電壓頻率的交替變化實現檢測，檢測流程如圖2所示。

圖2 檢測流程圖

3 多種檢測相結合的方法

本文將多種檢測細分為對多種電氣量綜合處理分析判斷的檢測方法和選用多種檢測方法綜合其各自優缺點，充分發揮多種算法可有效減小檢測盲區、防止誤判等特點結合使用的檢測方法。

3.1 對多種電氣量檢測的方法

文獻[17]提出基于同步發電機端電壓相位偏移為主判據和頻率變化為輔判據的復合性孤島監測方法。文獻[18]提出負序功率正反饋的檢測方法。相似地，也有根據孤島后三相負載不平衡，導致PCC點電壓負序分量增大的負序電壓正反饋的方法。有研究者提出將負序電壓正反饋與電壓-有功正反饋相結合的算法，并將頻率/電壓變化量引入到電壓-有功正反饋檢測中，可提高檢測的有效性，但是若出現三相對稱性故障則未必可以檢測出。文獻[19]對逆變器輸出電壓的幅值、相位和頻率的變化差值建立數學模型，采用二次型最優控制算法進行孤島檢測。多電氣量的檢測可以避免單一電氣量突變而引起的誤判問題，可以綜合提高檢測穩定性。

3.2 多種檢測方法相結合的算法

文獻[20]提出間歇性無功擾動為基礎，將PCC點的電壓頻率引入到無功擾動量函數中形成負反饋，實現過/欠頻檢測相結合的檢測方法。有研究者提出將相位突變和電壓-有功/頻率-無功算法相結合的算法，并通過對相位差、頻率和電壓幅值的檢測來判斷孤島，方法將主動檢測的盲區小和被動檢測的快速性及不影響電能質量相結合。也有研究者提出將過/欠壓、過/欠頻的被動式檢測、主動式移頻和移相檢測3種方式相結合的檢測方法。文獻[21]提出基于過欠電壓/頻率和功率擾動相結合的混合式孤島檢測方法，將逆變器輸出功率與負載功率進行比較，得到控制信號，進而在孤島時根據不同工況在2種檢測方法中進行轉換。多種檢測方法的結合使用不僅充分發揮各自算法的優點來減小NDZ，提高電能質量，還可以提高算法的工程實用性，可適應更為廣泛的運行條件。當然，隨著算法的復雜化，也可能出現信息反應不夠及時等情況。

4 其他本地孤島檢測算法

還有研究者提出了很多不同的方法，如有研究者提出基于特征值提取和極限學習機(extreme learning machine，ELM)分類算法的檢測算法；也有研究者提出基于關鍵特征識別、基學習器和元學習器等3個環節構成的檢測系統或者基于決策樹的判斷方法[22]。若對于特定孤島，文獻[23]提出先建立微網，并提取分析孤島和并網2種狀態的網絡特征參數，確立模糊規則庫，基于模糊邏輯進行2種狀態的檢測判斷。文獻[24]指出，當微網由并網轉為孤島時，微網與主網之間存在電感和電容耦合，故而會存在潛流暗供現象，將導致大電網會連續向微網提供一個小電流g，并作為參考值，若流過電流小于g，則認為出現孤島。由于方法中參考量單一、檢測受實際環境影響較大等特點而實用性不強。

5 結論

詳細分析了傳統檢測方法，并細致地列舉了各種改進算法，對改進點都做了明確的歸納，可以看出：

1）很多方法比如對反饋系數、增益大小變化，提出了通過直接加入或者利用相關系數原理自適應的改進方法，極大地彌補了傳統算法由于固定起始參數、固定步長而引起的檢測盲區大的缺點，可以實時改變系數有效地跟蹤檢測。

2）對于引入特定次諧波，通過檢測諧波含量變換，或者諧波對應的電壓、頻率、相位以及阻抗的變化來實現檢測，一定程度上改進了原來僅根據系統所含諧波判斷的檢測方法。

3）對于引入擾動信號，通過變換擾動波形、雙向擾動或交替擾動的方式進行改進，提高了信號的辨識度，提升了檢測效果。當然引入諧波和擾動的同時，也降低了電能的質量。

現在很多研究者已經提出了對多電氣量綜合測量判斷孤島，或者是基于原來提出的某些可以相互彌補對方缺陷的2種或者多種算法相結合使用的方法。微電網正朝著含有多個或多種分布式電源的方向發展，未來的孤島檢測技術必須滿足能在多源系統的微電網中，且可能存在諧波、相互間功率流動、電源輸出端口電壓頻率或相位不同步等一系列情況下依然能夠檢測出孤島，以滿足孤島檢測的快速性、準確性。

[1] 高海凌，張延遲，楊宏坤，等．基于電壓相位擾動的主動式孤島檢測方法研究[J]．電力學報，2016，31(2)：8-13．

[2] Sun Qinfei, Guerrero Josep M, Jing Tianjun, et al．An islanding detection method by using frequency positive feedback based on FLL for single-phase microgrid[J]．IEEE Transactions on Smart Grid，2017，8(4)：1821-1830．

[3] 周潔，郭前崗，周西峰．一種參數自適應的孤島檢測方法[J]．計算機技術與發展，2013，23(9)：46-50．

[4] 張佑鵬，邵如平，楊波．改善的主動頻率偏移法在光伏并網孤島檢測中的應用[J]．電測與儀表，2015，52(6)：27-32．

[5] 侯立健，朱長青，安巧靜．Sandia頻移法在電子負載孤島檢測中的應用研究及參數優化[J]．電子測量技術，2016(4)：13-16．

[6] Cintuglu Mehmet H，Elsayed Ahmed T ，Mohammed Osama A．Microgrid automation assisted by synchrophasors[C]//2015 IEEE Power and Energy Society Innovative Smart Grid Technologies Conference，Washington DC，USA，2015．

[7] Li Chunlai，Hui Qian，Teng Yun，et al．Study of island detection based on wavelet network[C]//Sixth International Conference on Intelligent Systems Design and Engineering Applications，Guiyang，China，2015．

[8] 呂廣強，沙堯．基于參數自適應的孤島檢測算法研究[J]．電氣工程學報，2017(5)：8-14．

[9] 任碧瑩，閏博，孫向東，等．一種特定次諧波阻抗的孤島檢測方法研究[J]．電力電子技術，2015，49(2)：86-89．

[10] 羅振環，楊富文．一種新型偶次諧波注入的主動式孤島檢測方法[J]．電源學報，2014(1)：15-22．

[11] 鄒培源，黃純，白振宇．低諧波畸變的快速主動移頻式孤島檢測方法[J]．電力系統及其自動化學報，2018(1)：58-63．

[12] Li Jun，Li Xianyun，Zhang Yangfei．A centralized injection method for islanding detection in micro-grids [C]//IEEE Asia-Pacific Power and Energy Engineering Conference，Shanghai，China，2012．

[13] 肖龍．多源微網中孤島檢測技術研究[D]．銀川：寧夏大學，2013．

[14] 丁浩，魏艷君，漆漢宏，等．基于自適應有功電流擾動的孤島檢測[J]．電工技術學報，2014，29(8)：294-300．

[15] 崔偉勝．10kW光伏并網逆變器關鍵技術研究[D]．北京：北京交通大學，2014．

[16] 王武，蔡逢煌，鄭必偉．正反饋有源頻率擾動孤島檢測的一種改進算法[J]．電力電子技術，2012，46(2)：45-47．

[17] 陸以軍，候梅毅．基于同步發電機的分布式電源孤島檢測方法研究[J]．江蘇電機工程，2013，32(2)：66-70．

[18] Ma Jing，M Chao，Xia Bingyang，et al．A novel islanding detection method based on negative-sequence power positive feedback[J]．Transactions of China Electrotechnical Society，2013，28(4)，191-195．

[19] 龔會茹，易靈芝，沈建飛，等．基于最優控制的快速光伏并網孤島檢測研究[J]．電源技術，2014，38(4)：694-697．

[20] 高俊營．小型并網光伏逆變器綜合控制策略研究[D]．北京：華北電力大學，2013．

[21] 朱永利，尹金良．人工智能在電力系統中的應用研究與實踐綜述[J]．發電技術，2018，39 (2)：106-111．

[22] 朱永利，石鑫，王劉旺．人工智能在電力系統中應用的近期研究熱點介紹[J]．發電技術，2018，39(3)：204-212．

[23] 蘇海，濱劉江，偉常瑞．基于模糊邏輯的微電網孤島檢測算法[J]．東南大學學報(自然科學版)，2013，43(增刊)：67-71．

[24] 黨克，劉旭陽，吳艷超，等．含多微源的微電網頻率綜合控制策略研究[J]．黑龍江電力，2015，37(1)：38-41．

Detection Method for Islanded Microgrid Based on the Local Detection Method

LIU Zhongqiang1, LIU Zhongfu2

(1. Shenyang Academy of Instrumentation Science Co.,Ltd, Shenyang 110043, Liaoning Province, China; 2. College of Information & Communication Engineering, Dalian Minzu University, Dalian 116600, Liaoning Province, China)

In order to stabilize the microgrid operating between the networks and islands, the key issue that detecting the operating state effectively must be solved. Therefore, the island detection technology becomes important research field. Based on the detailed analysis of the classic detection algorithm, this paper summarized the improved detection algorithm based on electrical quantities, including frequency, phase, harmonics and impedance. The advantages and disadvantages of the different detection method in non-detection zone, accuracy and practicability, etc was pointed out. A variety of detection used in combination, and islanding detection algorithm based on other principles was reviewed, and a further prospects were done for the islanding detection algorithm research, in order to promote micro-grid technology more intelligent.

microgrid; islanding detection; active detection; passive detection; basic electrical quantities

10.12096/j.2096-4528.pgt.18224

2018-10-30。

劉忠強(1978)，男，碩士，工程師，研究方向為智能電網、傳感器與嵌入式系統，liuzhongqiang2016@163.com；

劉忠強

劉忠富(1973)，男，碩士，講師，研究 方向為智能電網、物聯網技術，本文通訊作者，lzhongfu@dlnu.edu.cn。

中央高校自主科研基金資助項目(DC201501059)。

Project Supported by Chinese Universities Scientific Fund (DC201501059).

(責任編輯 辛培裕)