基于自适应遗传粒子群算法的配电网故障定位

张莲; 宫宇; 杨洪杰; 李涛; 赵梦琪; 张尚德; 贾浩

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基于自适应遗传粒子群算法的配电网故障定位

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分布式电源的大量接入使传统的故障定位方法对复杂规模化的有源配电网不再适应。针对此问题,提出一种基于自适应遗传粒子群算法实现有源配电网的故障区间定位。构造了一种适用于有源配电网的整数规划模型,根据馈线终端设备上传的过电流信息,将复杂的配电网故障信息转化为由整数表述的故障向量;计及分布式发电出力的不确定性,构建了新的开关函数和评价函数,利用自适应遗传粒子群算法根据转化后的故障向量应用于有源配电网的故障区段定位。通过Matlab进行仿真测试,结果表明:基于自适应遗传粒子群算法的有源配电网故障定位方法能提高故障区段定位的准确度与算法收敛速度,同时对畸变信息具有高容错性。

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来源
《重庆理工大学学报（自然科学版）》 |2021年第9期|160-168|共9页
作者
张莲; 宫宇; 杨洪杰; 李涛; 赵梦琪; 张尚德; 贾浩;
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作者单位

1. 重庆市能源互联网工程技术研究中心 2. 重庆理工大学电气与电子工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;电力系统的调度、管理、通信;
关键词
有源配电网; 自适应遗传算法; 自适应粒子群算法; 故障区段定位; 整数规划模型;

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