摘要：针对传统被动式孤岛检测速度慢、检测盲区大等问题以及主动式检测注入谐波影响电能质量的缺点。提出一种基于小波包能量特性与神经网络相结合的新型孤岛检测方案。利用小波包变换将分布式电源和电网公共耦合点处的电压、电流采集信号进行分解，提取各频带能量特征值，将特征值矩阵融合到一起并作降维处理，再通过改进遗传算法优化的BP神经网络进行模式识别，确定是否发生孤岛效应。经Matlab编程仿真得出，该方法达到了很高的检测成功率。当发生孤岛效应时，该方法能快速准确地检测出来，既克服了主动式检测对电网造成的谐波污染，又具有很高的准确性与可靠性。

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