简介：针对网络风暴引起的变电站网络故障，对风暴抑制技术进行深入研究。首先根据智能变电站网络应用现状，对三层两网网结构及网络传输报文内容进行说明；然后以近年运行过程中两起典型网络风暴故障为例，深入分析其风暴产生原因及影响；依据风暴起因对风暴类型进行划分，总结智能变电站网络风暴产生原因；再详细研究当前通用的网络风暴抑制技术，针对其适用性、实现方式存在的不足，提出报文类型过滤及报文特性过滤技术。报文类型过滤能完整提取订阅报文，可以使用FPGA实现或者在CPU驱动层实现，有效降低非订阅报文不必要系统负荷占用，效率较高。报文特性过滤由CPU完成，密切联系IED应用需求，风暴抑制最彻底。最后，通过报文类型过滤及报文特性过滤与通用抑制技术比较，给出工程应用中风暴抑制方式的选取建议。
简介：针对传统被动式孤岛检测法存在检测时间长、盲区（NDZ）大,而主动式孤岛检测法影响电能质量的缺点,提出一种新的基于小波包对数能量熵（WPLEE）与BP神经网络的孤岛检测方法。该方法首先采集公共耦合点（PCC）处的电压信号,再将该电压信号分别进行小波包变换,然后通过对数能量熵进行算法处理来获取适合于孤岛检测的特征向量,该特征向量通过BP神经网络进行模式识别来判断系统是否发生孤岛现象,特别在逆变器输出功率和本地负载功率匹配时。实验和仿真结果表明,该方法均能准确、有效地判断出是否存在孤岛状态,同时与传统的被动式孤岛检测方法相比检测速度快,检测盲区小,不会对电能质量产生不良影响。
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