公开(公告)号：CN118130968A

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202410249444.2

申请日：2024-03-05

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 李军 ,  黄嘉伟 ,  张玉琼 ,  周昊星 ,  钱宇恬 ,  陈建华 ,  吕干云

IPC: G01R31/08 ,  G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的数据驱动的非侵入式反孤岛检测方法，包括搭建户用分布式光伏仿真模型，分别获取孤岛运行、非孤岛运行的多种工作状态下对应的电网、天气及光伏开关特征；将样本集分为训练集与测试集；搭建CNN‑LSTM‑Attention混合网络模型，该网络模型包括输入层、卷积神经网络的卷积层、池化层、LSTM层以及softmax层，并在卷积层中加入了SE注意力机制；训练混合网络模型即得到基于深度学习的数据驱动的非侵入式反孤岛检测模型。本发明由于采用的是智能算法，相关的判定依据以及阈值全部由算法模型根据系统自身特性灵活设定，比人工设定的更合理，使得检测“死区”更小，提高了检测的准确率。