基于随机森林分类的直流微电网孤岛检测
ISLANDING DETECTION FOR DC MICROGRID BASED ON RANDOM FOREST CLASSIFICATION作者机构：北方工业大学电气与控制工程学院北京100144
出 版 物：《太阳能学报》 (Acta Energiae Solaris Sinica)
年 卷 期：2022年第43卷第1期
页 面：269-276页
核心收录：
学科分类：0711[理学-系统科学] 0808[工学-电气工程] 080802[工学-电力系统及其自动化] 08[工学] 0701[理学-数学]
基 金：北京市电力节能协同创新(2011)研究项目(PXM2018_014212_000015_4_4)。
摘 要：提出一种基于随机森林分类的直流微电网孤岛检测方法。该方法首先对原始数据进行清洗并提取特征,选择直流母线侧的电压、电流、输出有功功率及3者的一阶后向差分等6个孤岛特性指标作为检测特征,生成特征向量集,然后基于随机森林分类建立直流微电网的孤岛检测模型,实现了孤岛的准确检测,最后与决策树分类法进行比较,随机森林分类法在处理大量数据情况下可更加准确地检测孤岛。
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