基于量子行为粒子群算法的含分布式电源的配电网故障定位

分布式电源的大量接入,使得传统配电网故障定位方法的适用性变差。针对这一问题,引入量子行为粒子群算法实现含分布式电源的配电网的故障定位。在对量子行为粒子群算法进行改进后,使其更适用于包含0-1离散变量的配电网故障定位。同时算法融入了自然选择的淘汰机理,提高了算法的收敛性和精确性。考虑到在实际应用中故障信息的缺失,对信息采用了相应的补漏措施,提高了算法的容错性。算例的仿真结果验证了该算法定位的准确性、适用性及可行性。     

粒子群优化算法含分布式电源配电网故障定位

为了提高含分布式电源配电网故障定位的准确性,针对传统含分布式电源配电网故障定位方法的不足,提出了基于粒子优化算法的含分布式电源配电网故障定位方法。根据含分布式电源配电网故障的监测函数设计粒子群优化算法的适应度函数,通过粒子之间的相互协作实现含分布式电源配电网故障定位,采用Matlab 2014仿真工具箱对故障诊断性能进行测试。结果表明,粒子群优化算法提高了含分布式电源配电网故障定位的正确率,加快了分布式电源配电网故障定位的速度,而且综合性能明显优于其他含分布式电源配电网故障方法。     

基于改进鸽群算法的含分布式电源配电网故障定位

分布式电源DGs(distributed generations)接入配电网中,使得配电网由传统的单电源辐射状网络变成多电源复杂网络,增加了配电网故障定位的难度。针对DG接入配电网定位问题,提出了一种基于改进鸽群算法的故障区段定位方法。首先,建立了适用于含多个分布式电源的开关函数并对电流编码方式重新定义。其次,对基本鸽群算法中的指南针因子和地标算子进行改进,并通过结合模拟退火算法防止其陷入局部最优,提高了算法的容错性。仿真结果表明,该算法适用于含分布式电源配电网的单重和多重故障区段定位,且在相同故障情况下,改进鸽群算法分别比传统鸽群算法和遗传算法在迭代时间上分别降低了17.019%和43.763%,具有一定的实时性。     

基于蝙蝠算法的含分布式电源配电网故障定位

分布式电源接入配电网使得原来的故障定位方法不再适用,本文通过构造新的评价函数,提出了基于具有混沌搜索策略的二进制蝙蝠算法的含分布式电源配电网故障定位新方法。该方法可以适应分布式电源投切带来的潮流和拓扑变化,对配电网进行故障定位。算例仿真表明,该方法在含分布式电源配电网故障定位中定位准确并且具有较高的实时性和容错性。     

基于改进灰狼算法与隐枚举法的配电网分区故障定位研究

分布式电源接入配电网,使传统故障定位方法适用性下降。为此,文中提出了一种改进灰狼算法与隐枚举法相结合的配电网分区故障定位方法。首先,对灰狼算法进行二进制处理并引入Levy飞行、局部搜索和非线性收敛因子3种改进策略,提高算法的快速性和准确性。其次,建立能够满足含分布式电源配电网需求的编码方式、开关函数以及目标函数。然后,通过分析故障点与开关函数的对应机理,提出区域定位与区段定位相结合的分区定位模型,并使用改进灰狼算法与隐枚举法联合求解。最后,以IEEE33节点配电网为例进行仿真试验。结果表明,文章提出的求解算法和分区定位方法能够准确、迅速定位故障区段,并具备较高的容错性与稳定性。     

基于改进秃鹰搜索算法的含分布式电源配电网分区故障定位

为解决含分布式电源多分支配电网故障定位中存在快速性和准确性难以兼顾的问题,提出了一种基于改进秃鹰搜索算法的分区故障定位模型。首先利用Sinusoidal映射的均匀分布特性生成初始化种群,通过交叉算子、非均匀变异算子和翻筋斗觅食策略来改进秃鹰的位置更新方式,提高算法的开采和勘探能力。其次构建考虑分布式电源的开关函数和目标函数,在此基础上借鉴“黑盒方法”建立含分布式电源配电网等效分区模型,并加入定位矫正机制保障定位的准确率。最后在含分布式电源多分支配电网中进行仿真验证。与传统的秃鹰搜索算法分区定位模型相比,求解速度平均提高了30.5%,准确率平均提高了1.72%。且在不同故障位置和不同畸变点数情况下,改进秃鹰搜索算法分区定位模型均能够快速准确地定位出故障所在区段。     

基于FTU检测方法在含DG配电网故障区段定位的应用综述

本文分析了含分布式电源配电网故障区段定位的关键问题,对基于FTU检测的含分布式电源配电网故障区段定位的矩阵算法和智能优化算法的优缺点进行详细综述;并提出目前含分布式电源配电网故障区段定位方法存在的问题;最后针对当前人们对供电可靠性和电能质量的需求日益增高以及智能配电网快速发展的情况,对未来含分布式电源配电网故障区段定位的发展方向进行了展望。     

基于改进遗传算法的含分布式电源的配电网故障定位

大量的分布式电源接入配电网,使得配电网的结构和运行方式均发生了变化。已有的故障定位方法受到了影响,甚至会出现误判。重新定义了含分布式电源的配网中各个开关的正方向,并建立改进遗传算法的开关函数和适应度函数。对算例进行仿真分析,结果表明,改进的遗传算法在含分布式电源的配电网中能准确地定位故障。     

含分布式电源配电网的故障定位

为解决含分布式电源配电网的故障定位问题,对分布式电源的故障电流特性和含分布式电源配电网的短路电流进行了分析,探讨了根据故障电流信息和传统故障定位规则,对含分布式电源配电网进行故障定位的可行性分析.文中提出一种针对架空配电网且根据故障电流信息的改进故障定位策略,利用重合闸与分布式电源脱网的配合,解决含分布式电源架空配电网故障定位难题.研究结果表明:对于分布式电源接入母线的情形,可以根据故障电流信息,依靠传统的故障定位规则进行故障定位;在适当限制分布式电源接入馈线容量比例的条件下,对电缆配电网和供电距离较短的架空配电网,根据故障电流信息采用传统故障定位规则基本上都能正确进行故障定位,而对于供电距离较长、接纳电机类分布式电源容量偏高的架空配电网,需采用根据故障电流信息的改进故障定位策略.     

基于混沌优化蝙蝠算法的含分布式电源配电网故障区段定位

针对含分布式电源配电网故障区段定位问题,改进了已有的开关函数,并提出了一种基于混沌优化蝙蝠算法的诊断方法。利用蝙蝠算法全局寻优能力对配电网故障区段进行定位搜索,并针对蝙蝠算法易陷入局部最优的缺点,使用混沌策略对部分最优个体进行优化,使其收敛速度加快,定位准确度提高。通过建立算例配电网模型,对其多种故障定位结果分析表明,算法对于含分布式电源配电网故障区段定位具有一定的实用性。     

含DG配电网分层分区协同故障定位隔离技术

高密度分布式电源并网使配电网故障状况复杂,故障定位困难。针对含高密度分布式电源馈线自动化故障定位与隔离技术,构建了基于分布式智能馈线自动化系统的故障定位方案。分析了含DG配电网区域性故障判别方式,引入区域电流代数和变化作为故障区域定位的基本判据,提出了依据电流相角突变的保护判据。以19节点网络仿真模型对上述方案进行验证,此方案可快速实现故障定位与故障隔离,对高密度分布式电源的接入具有良好的适应性。     

基于人工鱼群算法的主动配电网故障定位

为有效解决主动配电网的故障定位问题,提出了一种基于人工鱼群算法的主动配电网故障定位新方法。首先,提出适用于主动配电网的整数规划故障模型,根据馈线终端单元上传的电流越限信息,将复杂的配电网架构等效为由整数表述的故障向量。其次,为解决不同规模的主动配电网故障定位问题,构建新的适应度函数,并利用改进人工鱼群算法根据等效后的故障向量进行迭代寻优定位故障。该方法主要根据配电网中故障电流的方向来定位故障位置,而不需要考虑DG出力的不确定性。最后,通过Matlab仿真验证所提方法,结果表明该算法准确率高、迭代速度快、对畸变信息具有高容错能力。     

基于多源信息和遗传算法的配电网故障定位模型

准确地定位配电网的故障区段对于用户供电可靠性有十分重大的意义。目前所提出的配电网故障定位算法有一定的局限性,当信号发生畸变时,很容易出现误判,导致无法快速准确定位到故障区段。针对现有算法的局限性,考虑增加信息多源性,在遗传算法的基础上引入低压侧用户信息,构建了一个高鲁棒性的故障定位模型。通过算例仿真分析,最终证明了该算法相比于不考虑低压侧用户停电信息的算法具有更高的准确性,更加适用于实际工程。     

含分布式电源的复杂配电网相间故障定位等效解耦模型

分布式电源规模化接入,使配电网拓扑结构和组成元素越来越复杂,传统矩阵算法由于馈线开关处故障电流方向难以确定已不再适用于配电网相间故障定位.为有效将复杂配电网的拓扑结构简化,基于深度优先原则对配电网进行解耦,使其变成由若干个树干状结构组成的网络;针对复杂配电网故障定位矩阵算法计算量大、步骤复杂的难题,提出了一种新的复杂配...     

基于Lambda算法的配电网故障定位方法研究

为了有效的提升配电网故障分析和定位的效率、降低经济成本等,本文对多种故障原因进行了深度的分析并提出了一种基于Lambda算法的配电网故障定位技术。该算法通过对出现故障的配电网络和馈线终端上传的数据进行分析,使用高效的模糊度搜索技术,快速的定位出故障所在位置。实验表明,使用本文所提出的基于Lambda配电网故障定位技术对故障网络进行分析,可以有效地降低不同模糊度之间的相关性,极大地减少迭代和搜索次数,提升配电网故障定位效率。     

基于零序阻抗模型故障特征的含分布式电源配电网故障区间定位方法

电力系统配电网的故障区间定位是故障精确测距的基础,其研究对尽快恢复供电及减少停电经济损失具有重要作用。分布式电源(DG)的引入增加了故障区间定位的难度,为此提出一种基于电源端测量数据的含DG配电网故障区间定位新算法。该方法在含DG配电网零序阻抗模型的基础上,根据故障点的故障特征搜索故障支路关联节点,定位故障区间。算例仿真结果表明所提出方法具有区间定位准确度高、鲁棒性强和计算速度快的优点。     

基于矩阵算法的有源配电网故障定位容错方法

故障区段定位对于配电网发生故障后的故障处理与恢复供电具有重要意义。针对有源配电网的故障定位方法中,矩阵算法计算速度快但容错性差、智能优化算法容错性高但定位速度慢且在大规模配电网中存在局部收敛的问题,提出了一种将矩阵算法和智能优化算法的优点相结合的定位方法。首先,在有源配电网发生故障后,利用馈线终端设置(Feeder Terminal Unit,FTU)上传的告警信息,运用矩阵算法快速定位故障区段。然后运用开关函数对矩阵算法的定位结果进行校验,避免因矩阵算法容错性差而输出错误的定位结果。校验不通过的定位结果将全部列入可疑故障集合,该集合的维度大幅低于配电网的维度,再运用灰狼优化（Grey Wolf Optimization,GWO）算法对该集合进行优化处理,从而输出最终的定位结果。在MATLAB上进行仿真测试,仿真结果表明此方法能在有源配电网中实现故障区段的快速定位,且具有一定的容错性。     

基于微扰法的低压有源配电网故障定位方法研究

从阐释接入分布式电源的三相对称低压配电网的故障判断依据入手,围绕故障检测的基本方向、故障检测方法选取、配电网供电恢复技术3个层面,分析了基于微扰法的不对称低压有源配电网故障定位的具体方法,并针对基于微扰法的低压有源配电网故障定位方法进行了仿真验证,为精准定位故障提供参考。     

基于微扰法的低压有源配电网故障定位方法

分布式电源（DG）接入低压配电网,使配电网潮流分布变得复杂,基于单向潮流的传统故障定位方案不再适用。提出基于微扰法进行相模变换实现含分布式电源低压配电网的故障定位方法。针对配电网三相线路参数不对称,运用微扰原理,通过构造线路参数阻抗矩阵微扰量,求出使原相互耦合的三相网络解耦成3个相互独立序网图的相模变换矩阵,实现了对不对称线路参数阻抗矩阵的解耦;在此基础上,对低压有源配电网依据区段故障前后相模变换电流故障分量的相角差值的变化,推导出判断配电网故障区段的判据,实现对低压配电网的故障定位。通过Matlab/Simulink进行了仿真分析,结果表明：该方法可以快速准确地定位出故障区段,解决了配电网络参数不对称对定位精度的影响。