一种微电网孤岛检测方法及系统与流程
本发明涉及电网检测，尤其涉及一种微电网孤岛检测方法及系统。
背景技术：
1、微电网作为一种能够实现局部能源自给自足的分布式能源系统，在电力系统中起着越来越重要的作用。然而，微电网孤岛现象，即微电网在未与主电网并网的情况下独立运行，可能导致电能质量下降、安全隐患增加等问题，因此有效的孤岛检测方法显得尤为关键。最初的孤岛检测方法主要基于被动检测技术，例如电压、频率和相位的变化，这些方法虽然简单易行，但在负载与发电匹配较好的情况下，可能无法有效检测到孤岛现象。为此，主动检测技术逐渐被引入，包括扰动注入法和频率漂移法等，这些方法通过对微电网施加特定扰动来检测孤岛状态，具有更高的检测精度。近年来，随着智能电网和人工智能技术的快速发展，基于数据驱动的检测方法应运而生，这些方法利用大数据分析、机器学习等技术，对电力系统运行数据进行深度学习和模式识别，从而实现更加智能和精准的孤岛检测。然而，目前传统孤岛检测技术对不同类型的分布式能源（如光伏、风能等）存在适用性差异，难以在多种能源混合的微电网中实现统一检测，同时在检测到孤岛后缺乏有效的后续处理机制，进而导致孤岛检测的全面性和可靠性较低。
技术实现思路
1、基于此，有必要提供一种微电网孤岛检测方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种微电网孤岛检测方法，所述方法包括以下步骤：
3、步骤s1：获取微电网拓扑结构数据；对微电网拓扑结构数据进行分布式计算单元部署，生成分布式节点部署数据；利用传感器根据分布式节点部署数据进行微电网运行数据采集，生成初始微电网运行数据；对初始微电网运行数据进行多维微扰信号构建，生成多维扰动信号矩阵；
4、步骤s2：利用多维扰动信号矩阵对初始微电网运行数据进行微量无功扰动注入，生成多维扰动电网变化数据；对多维扰动电网变化数据进行多方向阻抗融合，生成电网融合阻抗数据；对电网融合阻抗数据进行动态时序变化趋势分析，生成电网时序阻抗分析数据；
5、步骤s3：构建孤岛检测框架；通过初始微电网运行数据对孤岛检测框架进行分布式能源检测兼容，生成自适应孤岛检测框架；利用自适应孤岛检测框架对电网时序阻抗分析数据进行多模式协同孤岛检测，生成电网综合孤岛检测数据；根据电网综合孤岛检测数据对分布式节点部署数据进行电网运行网络拓扑建模，生成电网节点运行网络拓扑模型；
6、步骤s4：对电网节点运行网络拓扑模型进行电网节点孤岛检测判别，生成异常电网节点；通过电网综合孤岛检测数据对异常电网节点进行节点异常程度计算，得到节点异常系数；根据节点异常系数对异常电网节点进行电网保护策略轮转，生成电网保护策略，以执行微电网正常运行作业。
7、本发明通过获取微电网的拓扑结构数据，确保了对整个电网布局的全面理解，为后续的分析和检测提供了必要的基础信息。分布式计算单元的部署有助于优化数据处理的效率，使得分布式节点的部署更加合理，并减少了计算资源的浪费。传感器根据分布式节点部署数据进行数据采集，使得初始微电网运行数据更加精准、实时，覆盖了微电网的关键运行参数。多维微扰信号的构建能够引入更多维度的信息，提供丰富的数据特征，增强后续分析和检测的准确性和灵敏度。利用多维扰动信号矩阵对微电网运行数据进行微量无功扰动注入，有效模拟了电网出现的异常情况，提升了检测的灵敏度。多方向阻抗融合使得数据的多维信息得以有效整合，提高了对电网状态变化的感知能力，并增强了检测的全面性。动态时序变化趋势分析有助于捕捉电网阻抗在不同时间点的变化趋势，进一步提高了对电网状态的实时监控能力，并为孤岛检测提供了关键数据支持。构建孤岛检测框架，并通过初始微电网运行数据进行分布式能源检测兼容，提升了检测系统的适应性，使其能够适应不同的微电网结构和运行模式。自适应孤岛检测框架的生成使得检测系统具备自我调整能力，能够根据实际运行情况优化检测流程，提高了检测的准确性和效率。通过多模式协同孤岛检测，结合多种检测方法的优点，提高了对复杂电网结构下孤岛现象的识别能力，减少了误报和漏报的概率。最终生成的电网节点运行网络拓扑模型为后续的分析和处理提供了准确的结构性数据支持，有助于进一步优化电网的管理和运行。对电网节点运行网络拓扑模型进行孤岛检测判别，能够精准识别异常电网节点，从而为后续处理提供具体的目标。节点异常程度的计算使得对异常节点的处理更加有针对性，能够根据其严重性采取不同的应对措施，提升了应对异常的灵活性和有效性。通过电网保护策略轮转，能够根据实际情况动态调整保护策略，确保电网在不同的运行状态下均能保持稳定和安全，增强了微电网的抗风险能力。因此，本发明通过多维扰动信号与动态时序分析，提升了微电网孤岛检测的全面性和可靠性。
8、优选的，步骤s1包括以下步骤：
9、步骤s11：获取微电网拓扑结构数据；
10、步骤s12：对微电网拓扑结构数据进行关键节点识别，得到微电网拓扑关键节点数据；
11、步骤s13：基于微电网拓扑关键节点数据对微电网进行分布式计算单元部署，生成分布式节点部署数据；
12、步骤s14：利用传感器根据分布式节点部署数据进行微电网运行数据采集，生成初始微电网运行数据；
13、步骤s15：对初始微电网运行数据进行多维微扰信号构建，生成多维扰动信号矩阵。
14、本发明通过获取微电网拓扑结构数据并识别关键节点，可以详细了解微电网的整体布局和关键组成部分，有助于优化系统设计和故障诊断。在微电网拓扑关键节点的基础上进行分布式计算单元的部署，可以提高计算效率和数据处理能力，增强微电网的稳定性和可靠性。通过传感器根据分布式节点部署数据进行微电网运行数据采集，可以获得实时、准确的运行数据，有助于实时监控和分析微电网的运行状态。对初始微电网运行数据进行多维微扰信号构建，可以生成多维扰动信号矩阵，为系统的动态分析、故障检测和预警提供基础数据支持。通过多维扰动信号矩阵，可以对微电网进行更为深入的分析，包括异常检测、性能优化和故障预测，提高系统的智能化水平和自适应能力。
15、优选的，步骤s14包括以下步骤：
16、步骤s151：对初始微电网运行数据进行多维电网特征数据提取，得到微电网多维特征数据，其中微电网多维特征数据包括微电网电压数据、微电网无功功率数据以及微电网谐波数据；
17、步骤s152：通过微电网电压数据、微电网无功功率数据以及微电网谐波数据进行微扰信号注入，生成微电网初始微扰信号；对微电网初始微扰信号进行信号频谱特性分析，生成微扰信号频谱特性数据；
18、步骤s153：根据微扰信号频谱特性数据对微电网初始微扰信号进行多频域叠加，生成多频域扰动信号集；对多频域扰动信号集进行非线性信号叠加，生成非线性扰动信号矩阵；
19、步骤s154：对非线性扰动信号矩阵进行微扰信号频谱均衡，生成多维扰动信号矩阵。
20、本发明通过对初始微电网运行数据进行多维电网特征数据提取（包括电压数据、无功功率数据和谐波数据），可以准确获取微电网的关键电气特性，为后续的信号分析和优化提供详尽的基础数据。对微电网电压、无功功率和谐波数据进行微扰信号注入，并对初始微扰信号进行频谱特性分析，可以识别出信号的主要频率成分和特性，有助于了解系统在各种条件下的响应行为及潜在问题。根据微扰信号频谱特性数据进行多频域叠加，生成的多频域扰动信号集能更全面地模拟系统的各种扰动情况，这种多频域分析能够覆盖更多的频率范围，有助于揭示系统中的潜在干扰和非线性特征。通过对多频域扰动信号集进行非线性信号叠加，生成的非线性扰动信号矩阵可以捕捉到微电网系统中的复杂非线性行为，有助于识别和分析系统中的非线性现象及其影响。对非线性扰动信号矩阵进行微扰信号频谱均衡，最终生成的多维扰动信号矩阵可以更准确地反映微电网系统的实际扰动情况。均衡的信号矩阵有助于进行更精确的系统分析、故障检测和性能优化。
21、优选的，步骤s2包括以下步骤：
22、步骤s21：利用多维扰动信号矩阵对初始微电网运行数据进行微量无功扰动注入，生成多维扰动电网变化数据；
23、步骤s22：对多维扰动电网变化数据进行频率分量提取，得到电网变化多频扰动分量集；对电网变化多频扰动分量集进行独立阻抗分量计算，生成电网独立阻抗分量数据；
24、步骤s23：通过非线性效应对电网独立阻抗分量数据进行非线性误差校正，生成电网独立校正阻抗分量数据；
25、步骤s24：对电网独立校正抗阻分量数据进行多方向阻抗融合，生成电网融合阻抗数据；对电网融合阻抗数据进行动态时序变化趋势分析，生成电网时序阻抗分析数据。
26、本发明通过对初始微电网运行数据进行微量无功扰动注入，并生成多维扰动电网变化数据，可以有效捕捉到系统在不同扰动条件下的响应，有助于深入理解微电网在实际操作中的行为和性能。对多维扰动电网变化数据进行频率分量提取，得到电网变化多频扰动分量集，可以识别出电网中不同频率的扰动成分，这种多频率分析有助于揭示系统中的主要干扰因素及其频率特征。对电网变化多频扰动分量集进行独立阻抗分量计算，生成电网独立阻抗分量数据，可以准确评估电网中各个频率成分的阻抗特性，这一过程有助于理解系统的阻抗响应，特别是对特定频率扰动的反应。通过对电网独立阻抗分量数据进行非线性误差校正，生成电网独立校正阻抗分量数据，可以减少由于非线性效应引入的误差，确保阻抗数据的准确性和可靠性，这一过程提高了数据的精确度，支持更准确的系统分析和优化。对电网独立校正阻抗分量数据进行多方向阻抗融合，生成电网融合阻抗数据，并进一步进行动态时序变化趋势分析，生成电网时序阻抗分析数据，这种融合和动态分析可以揭示电网阻抗的整体特性及其随时间的变化趋势，有助于长期监控和优化电网性能。
27、优选的，步骤s3包括以下步骤：
28、步骤s31：构建孤岛检测框架；对初始微电网运行数据进行电网运行能源分析，生成电网运行能源划分数据；
29、步骤s32：通过电网运行能源划分数据对孤岛检测框架进行分布式能源检测兼容，生成自适应孤岛检测框架；
30、步骤s33：利用自适应孤岛检测框架对电网时序阻抗分析数据进行多模式协同孤岛检测，生成电网综合孤岛检测数据；
31、步骤s34：根据电网综合孤岛检测数据对分布式节点部署数据进行电网运行网络拓扑建模，生成电网节点运行网络拓扑模型。
32、本发明通过构建孤岛检测框架，并对初始微电网运行数据进行电网运行能源分析，能够系统地识别和分析孤岛运行模式，有助于检测微电网中出现的孤岛现象，即系统中某些区域或节点由于故障或其他原因与主电网断开，但仍能独立运行。根据电网运行能源划分数据对孤岛检测框架进行分布式能源检测兼容，生成自适应孤岛检测框架，这种适应性框架能够根据实际能源分布情况进行调整，提高孤岛检测的准确性和可靠性，确保能够应对不同运行状态下的孤岛现象。利用自适应孤岛检测框架对电网时序阻抗分析数据进行多模式协同孤岛检测，生成电网综合孤岛检测数据，这种多模式协同检测能够综合考虑不同的检测模式和数据源，提供更全面的孤岛检测结果，提高检测的全面性和准确性。根据电网综合孤岛检测数据对分布式节点部署数据进行电网运行网络拓扑建模，生成电网节点运行网络拓扑模型，这一过程有助于可视化和优化电网的运行网络结构，支持更有效的系统分析、故障排查和维护。整体来看，步骤s3通过系统化的孤岛检测和网络拓扑建模，能够显著提升微电网系统的鲁棒性和稳定性。能够及时发现和处理孤岛现象，优化电网运行状态，确保电网在各种运行条件下的安全性和可靠性。
33、优选的，步骤s33包括以下步骤：
34、步骤s331：对电网时序阻抗分析数据进行电网能源类型划分，生成电网单能源阻抗分析数据和电网多能源阻抗分析数据；
35、步骤s332：利用自适应孤岛检测框架对电网单能源阻抗分析数据进行单能源无功功率偏移检测，生成单能源无功功率偏移检测数据；将单能源无功功率偏移检测值和预设的无功功率偏移检测阈值进行对比，从而生成单能源微电网孤岛检测数据；
36、步骤s333：对电网多能源阻抗分析数据进行能源类型识别，得到能源类型识别数据；基于能源类型识别数据进行多能源变化特征提取，得到多能源类型变化特征数据；
37、步骤s334：对电网多能源阻抗分析数据进行时域分析，生成电网多能源阻抗时域曲线；基于预设的峰值摄取范围对电网多能源阻抗时域曲线进行相同峰值时域曲线切割，生成时域峰值切割曲线；
38、步骤s335：对时域峰值切割曲线和多能源类型变化特征数据进行特征变化匹配，生成多能源特征变化匹配曲线；对多能源特征变化匹配曲线进行无功功率偏移检测，生成多能源无功功率偏移检测数据；将多能源无功功率偏移检测值和预设的无功功率偏移检测阈值进行对比，从而生成多能源微电网孤岛检测数据；
39、步骤s336：对单能源微电网孤岛检测数据和多能源微电网孤岛检测数据进行协同孤岛检测，生成电网综合孤岛检测数据。
40、本发明通过对电网时序阻抗分析数据进行能源类型划分，生成电网单能源和多能源阻抗分析数据，可以更细致地了解不同类型能源对电网阻抗的影响，有助于对不同能源特性的分析和比较。利用自适应孤岛检测框架对单能源阻抗分析数据进行无功功率偏移检测，可以识别和分析单一能源下的无功功率偏移情况，这一过程帮助发现单能源系统中的潜在问题，并生成相应的孤岛检测数据。对电网多能源阻抗分析数据进行能源类型识别和多能源变化特征提取，能够揭示多种能源情况下的阻抗特性和变化规律，这种特征提取提供了对复杂电网系统更全面的理解，有助于多能源系统的监控和优化。对电网多能源阻抗时域曲线进行分析，生成时域峰值切割曲线，有助于捕捉和分析电网中的峰值变化，这种分析能够揭示电网在不同时间段的阻抗特性变化，为孤岛检测提供更多时域信息。通过对时域峰值切割曲线和多能源类型变化特征数据进行匹配，生成多能源特征变化匹配曲线，并进行无功功率偏移检测，可以综合考虑多种能源下的特征变化情况，有助于提高孤岛检测的准确性和全面性，生成多能源微电网孤岛检测数据。通过对单能源和多能源微电网孤岛检测数据进行协同分析，生成电网综合孤岛检测数据，可以整合各类数据和检测结果，提供更全面的孤岛检测能力，有助于全面评估电网系统的孤岛现象，提高系统的安全性和稳定性。
41、优选的，步骤s4包括以下步骤：
42、步骤s41：对电网节点运行网络拓扑模型进行电网节点孤岛检测判别，当电网节点运行网络拓扑模型中检测到存在电网节点孤岛时，则对相应的电网节点标记为异常电网节点；
43、步骤s42：通过电网综合孤岛检测数据对异常电网节点进行电网稳定性分析，生成电网节点稳定性分析数据；对异常电网节点进行节点负载性能分析，生成节点可靠性分析数据；
44、步骤s43：基于电网节点维稳计算公式通过电网节点稳定性分析数据和节点可靠性分析数据对异常电网节点进行节点异常程度计算，得到节点异常系数；
45、步骤s44：根据节点异常系数对异常电网节点进行电网保护策略轮转，生成电网保护策略，以执行微电网正常运行作业。
46、本发明通过对电网节点运行网络拓扑模型进行孤岛检测判别，可以准确识别出存在孤岛现象的电网节点，并将其标记为异常电网节点，这种识别能力有助于及时发现电网系统中的潜在问题，确保对异常情况的早期处理。对异常电网节点进行稳定性分析和负载性能分析，生成节点稳定性分析数据和节点可靠性分析数据，这些分析可以评估异常节点的稳定性和可靠性，为后续的处理措施提供依据。基于电网节点维稳计算公式，通过对稳定性分析数据和可靠性分析数据进行节点异常程度计算，得到节点异常系数，这一计算量化了节点的异常程度，有助于更精确地评估问题的严重性和影响范围。根据节点异常系数对异常电网节点进行电网保护策略轮转，生成电网保护策略，这些保护策略能够针对不同程度的节点异常情况，制定合适的应对措施，以确保微电网的正常运行和系统稳定性。通过系统化的异常节点检测、分析和保护策略制定，能够显著提升电网系统的安全性和可靠性。及时识别和处理异常节点，制定针对性的保护措施，有助于防止系统故障扩展，维护电网的正常运行。步骤s4的实施能够优化电网的运行效率，通过有效的保护策略确保系统在出现异常时能够快速响应和调整，减少潜在的系统停机时间和运行风险。
47、优选的，步骤s43中的电网节点维稳计算公式具体如下：
48、
49、式中，表示为电网节点的维稳系数，表示为电网维稳分析的时间区间，表示为节点在时间的电压值，表示为节点在时间的电流值，表示为节点在时间的有功功率，表示为节点在时间的无功功率，表示为电压影响权重系数，表示为功率影响权重系数，表示为阻抗影响权重系数，表示为与节点相连的其他节点的邻域集合，表示为节点与节点之间的阻抗值。
50、本发明通过分析并整合了一种协同孤岛检测公式，公式的原理是通过综合考虑节点电压、电流、有功和无功功率的变化，以及邻域节点的电压差异，来评估电网节点的稳定性。公式包括两个主要部分：积分项和和项。其中公式中的积分项中的反映了电压与电流之间的动态关系。电压对电流变化的敏感性是衡量节点稳定性的关键。电流的变化率与电压的乘积表示节点电流波动对稳定性的影响。反映了节点功率与无功功率的二阶导数之间的关系。无功功率的加速度（即二阶导数）对稳定性有重要影响，这部分考虑了功率变化的动态特性。公式中的和项中的计算节点与其邻域节点之间的电压差异除以阻抗。电压差异通过阻抗影响电流流动，反映了节点与其邻域节点的互动及其对稳定性的影响。公式中的为调节电压对电流变化的敏感性权重。较高的值增加电流波动对节点稳定性的影响，有助于识别电流变化对节点的影响。公式中的为调节功率与无功功率变化加速度的权重。较高的值强调无功功率变化的动态特性对稳定性的影响，有助于识别功率波动的潜在风险。公式中的为阻抗影响权重系数，用于调节邻域节点电压差异对节点稳定性的影响。较高的值增加邻域电压差异对稳定性的影响，有助于识别网络中的相互影响。在使用本领域常规的协同孤岛检测公式时，可以得到电网节点的维稳系数，通过应用本发明提供的协同孤岛检测公式，可以更加精确的计算出电网节点的维稳系数。通过积分项，公式综合考虑了电流和功率的动态特性，有助于全面评估节点的稳定性。和项通过考虑邻域节点的电压差异及阻抗，考虑了节点与邻域的互动，能够识别因网络结构引起的潜在不稳定因素。参数,和允许根据实际情况调整公式的重点，提供灵活的分析工具以适应不同的电网稳定性分析需求。
51、优选的，步骤s44包括以下步骤：
52、步骤s441：根据节点异常系数对异常电网节点进行电网风险等级划分，生成电网风险等级划分数据，其中电网风险等级划分数据包括低风险电网节点、中风险电网节点和高风险电网节点；
53、步骤s442：对低风险电网节点进行异常变化持续监测，生成低风险电网节点保护策略；对中风险电网节点进行离网转入，生成中风险电网节点保护策略；对高风险电网节点进行节点停机处理，生成高风险电网节点保护策略；
54、步骤s443：根据低风险电网节点保护策略、中风险电网节点保护策略以及高风险电网节点保护策略对异常电网节点进行电网保护策略调控，生成电网保护策略，以执行微电网正常运行作业。
55、本发明通过根据节点异常系数对异常电网节点进行电网风险等级划分，将节点分为低风险、中风险和高风险，这种分类方法能够明确不同节点的风险水平，帮助针对性地制定处理措施，提高问题识别的精度和处理的针对性。对低风险电网节点进行异常变化持续监测，生成相应的保护策略，有助于及时捕捉潜在的异常变化，确保节点在出现小范围异常时能够得到有效保护，减少对系统的影响。对中风险电网节点进行离网转入处理，生成保护策略，这种措施可以防止中风险节点对电网系统的潜在负面影响，通过将其暂时隔离来保护整个系统的稳定性。对高风险电网节点进行节点停机处理，生成保护策略，这一措施可以立即消除高风险节点对电网的威胁，通过停机处理降低系统风险，确保电网的整体安全性。根据不同风险等级的保护策略对异常电网节点进行电网保护策略调控，生成全面的电网保护策略，这种综合调控确保了所有异常电网节点都能得到适当的处理和保护，从而提升了微电网的整体运行安全性和稳定性。通过针对不同风险等级的节点实施相应的保护策略，能够有效降低系统的风险，确保电网在出现异常情况下能够快速调整和恢复，增强系统的稳定性和可靠性。通过分类管理和策略调控，能够提高系统对异常情况的响应效率。确保针对不同风险水平的节点实施适当的保护措施，有助于快速应对各种潜在的电网问题，减少系统故障的可能性。
56、在本说明书中，提供了一种微电网孤岛检测系统，用于执行上述的微电网孤岛检测方法，该微电网孤岛检测系统包括：
57、微扰信号生成模块，用于获取微电网拓扑结构数据；对微电网拓扑结构数据进行分布式计算单元部署，生成分布式节点部署数据；利用传感器根据分布式节点部署数据进行微电网运行数据采集，生成初始微电网运行数据；对初始微电网运行数据进行多维微扰信号构建，生成多维扰动信号矩阵；
58、阻抗分析模块，用于利用多维扰动信号矩阵对初始微电网运行数据进行微量无功扰动注入，生成多维扰动电网变化数据；对多维扰动电网变化数据进行多方向阻抗融合，生成电网融合阻抗数据；对电网融合阻抗数据进行动态时序变化趋势分析，生成电网时序阻抗分析数据；
59、孤岛检测模块，用于构建孤岛检测框架；通过初始微电网运行数据对孤岛检测框架进行分布式能源检测兼容，生成自适应孤岛检测框架；利用自适应孤岛检测框架对电网时序阻抗分析数据进行多模式协同孤岛检测，生成电网综合孤岛检测数据；根据电网综合孤岛检测数据对分布式节点部署数据进行电网运行网络拓扑建模，生成电网节点运行网络拓扑模型；
60、电网保护模块，用于对电网节点运行网络拓扑模型进行电网节点孤岛检测判别，生成异常电网节点；通过电网综合孤岛检测数据对异常电网节点进行节点异常程度计算，得到节点异常系数；根据节点异常系数对异常电网节点进行电网保护策略轮转，生成电网保护策略，以执行微电网正常运行作业。
61、本发明的有益效果在于通过获取微电网拓扑结构数据并进行分布式计算单元的部署，实现了分布式节点的数据采集和管理，确保了初始微电网运行数据的全面性和准确性，并通过多维微扰信号构建，为后续检测奠定了坚实基础。利用多维扰动信号矩阵对微电网进行微量无功扰动注入，并结合多方向阻抗融合技术，有效提升了电网变化检测的灵敏度和精度，动态时序变化趋势分析进一步提高了对电网状态的实时监测和分析能力。通过构建自适应孤岛检测框架，增强了系统对分布式能源的兼容性，多模式协同孤岛检测则提高了检测的可靠性和准确性，最终生成的电网节点运行网络拓扑模型为进一步的检测和保护措施提供了精准的基础数据。对电网节点运行网络拓扑模型进行孤岛检测判别并计算节点异常系数，能够精准定位异常电网节点，并根据其异常程度动态调整电网保护策略，确保微电网的安全稳定运行。因此，本发明通过多维扰动信号与动态时序分析，提升了微电网孤岛检测的全面性和可靠性。
技术特征：
1.一种微电网孤岛检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的微电网孤岛检测方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的微电网孤岛检测方法，其特征在于，步骤s14包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的微电网孤岛检测方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的微电网孤岛检测方法，其特征在于，步骤s3包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的微电网孤岛检测方法，其特征在于，步骤s33包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的微电网孤岛检测方法，其特征在于，步骤s4包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述的微电网孤岛检测方法，其特征在于，步骤s43中的电网节点维稳计算公式如下所示：
9.根据权利要求7所述的微电网孤岛检测方法，其特征在于，步骤s44包括以下步骤：
10.一种微电网孤岛检测系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的微电网孤岛检测方法，该微电网孤岛检测系统包括：
技术总结
本发明涉及电网检测技术领域，尤其涉及一种微电网孤岛检测方法及系统。所述方法包括以下步骤：获取微电网拓扑结构数据；对微电网拓扑结构数据进行分布式计算单元部署，生成分布式节点部署数据；利用传感器根据分布式节点部署数据进行微电网运行数据采集，生成初始微电网运行数据；对初始微电网运行数据进行多维微扰信号构建，生成多维扰动信号矩阵；利用多维扰动信号矩阵对初始微电网运行数据进行微量无功扰动注入，生成多维扰动电网变化数据；对多维扰动电网变化数据进行多方向阻抗融合，生成电网融合阻抗数据。本发明通过多维扰动信号与动态时序分析，提升了微电网孤岛检测的全面性和可靠性。
技术研发人员：马长武,徐广飞,邢相洋,张腾云,邢兰涛,姚利华,刘富永,于家文
受保护的技术使用者：东方电子股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5