基于混合算法的含DG配电网故障区段定位

针对现有故障区段定位方法在含分布式电源DG(distributed generation)配电网定位效果不理想,且故障信息畸变会影响故障区段定位准确性的问题,提出了一种基于蝙蝠和差分进化的混合算法的故障区段定位方法。首先在蝙蝠算法中引入差分进化算法,然后建立含DG配电网拓扑结构的开关函数和区段定位评价模型,解决了含DG配电网故障区段定位问题。该混合算法提高了收敛精度、多样性,避免种群个体陷入局部最优,算例仿真结果验证了该算法能够准确地定位含DG配电网的单一和多重故障区段,具有良好的容错性。     

基于PGSA-GA混合算法的复杂配电网故障区段定位研究

针对含分布式电源的复杂配电网故障区段定位的问题,提出一种基于PGSA-GA混合算法的故障区段定位新方法。该混合算法将PGSA的生长点作为GA的个体,通过遗传操作产生新一代生长点,改善了PGSA因树状生长结构需从初始生长点依次搜索,导致迭代次数多、计算效率低的问题。具体算例验证表明,该方法具有故障定位准确、容错性高的特点,可以满足复杂配电网多点信息畸变下的多重故障区段定位。     

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。     

基于配电网等效解耦的配电网故障定位算法

分布式发电(DG)接入配电网后,配电系统网络由单电源辐射状变成了含分布式电源供电的多电源复杂网络,传统的故障区段定位算法不再适用。提出了一种基于配电网拓扑结构等效解耦的新型故障区段定位算法,首先基于配电网拓扑分析的邻接矩阵D,将配电网等效解耦为数个树干网的组合。然后对单个树干网,根据馈线终端设备(FTU)过流信息构成故障矩阵,利用新型的故障区段定位方法,进行故障区段的准确定位。算法基于配电网拓扑结构的等效解耦,不仅能够定位含DG配电网的单一故障,也能定位多重故障。同时解耦后的树干网,矩阵定位算法阶数明显降低,算法简单。通过对算法的算例分析,验证了算法的有效性。     

基于MOPSO的含分布式光伏配电网故障区段定位

光伏等分布式电源接入配电网,影响故障电流的分布,导致传统配网故障区段定位方法不再适用,对此提出基于MOPSO的含分布式光伏电源配网故障区段定位方法。针对配网发生单相接地故障情形,基于故障暂态分量确定终端状态的编码。考虑在不同光照强度下光伏电源提供的故障电流特性,构建满足光伏电源动态投切的开关函数。针对使用单目标优化智能算法易造成不收敛,以及NSGA-II计算复杂度较高的问题,提出采用多目标粒子群算法(MOPSO)定位故障区段。该算法避免了对权值的选取,且计算复杂度低。算例分析表明所提方法能实现含光伏配电网发生单一和多重故障的区段定位,且对畸变信息具有一定的容错性。     

基于子网络划分的含DG配电网故障区段定位

针对含分布式电源配电网的故障区段定位困难的问题,提出一种基于子网络划分的配电网故障区段定位算法。该算法分为三步:第一步构建配电网的拓扑网络描述矩阵;第二步将结构复杂的配电网划分为多个子网络,并获取各子网络的方向性描述矩阵和故障信息向量,进而建立故障定位判别矩阵;第三步根据判别矩阵进行故障定位。案例分析了配电网发生单一故障、故障路径部分重叠及故障路径完全重叠的多重故障时的适应性,结果表明了所提算法的有效性。     

含分布式电源配电网的快速故障区段定位

分布式电源(distributed generator,DG)的接入使配电网的结构发生改变,导致传统的配电网故障定位算法失效。本文针对含DG的配电网故障定位问题,提出了一种快速判断故障区段的矩阵算法。结合配电网的运行特点,以配电网运行网络中节点和馈线区段间的邻接关系为依据,优化了网络描述矩阵,并提出相应的故障判据。结合不同类型DG的故障特性对算法的通用性进行了分析。该算法网络描述简单直观,运算量小,通用性强,判断迅速准确。最后,本文验证了该算法在复杂配电网单一故障和多重故障下故障区段定位的有效性。     

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。     

基于改进人工鱼群算法的有源配电网的故障区间定位

随着大量的分布式电源接入配电网,使得电力系统故障时故障电流的大小和方向都会发生变化,传统的故障定位方法将不再适用.为了快速高效地解决含分布式电源的故障区段定位问题,引入一种基于模拟退火和进化机制改进的人工鱼群算法(evolving?simulated annealing artificiat fish swarm al...     

基于多种群遗传算法的含分布式电源的配电网 故障区段定位算法

构建了可动态适应多个分布式电源投切的开关函数,同时针对遗传算法的早熟收敛问题,引入多种群遗传算法,提出基于多种群遗传算法的含分布式电源配电网故障区段定位方法。该算法在故障区段定位时规定以系统电源指向用户的方向为馈线正方向,采用多个种群对解空间协同搜索,避免算法陷入局部最优,以最优个体保持代数作为收敛条件,充分提高收敛效率,适用于复杂的含分布式电源的配电网络。通过算例对配电网的故障定位进行仿真,结果表明算法能准确定位,并具有一定的有效性和容错性。     

含分布式电源的主动配电网分层故障定位方法

分布式电源的规模化接入给配电网安全稳定运行带来挑战,将导致故障电流的流向由单向流动变为双向流动,传统的单源辐射状配电网故障定位方法已不再适用.为此,提出一种含分布式电源的主动配电网分层定位方法.首先,建立了含分布式电源的主动配电网故障信息编码方式及开关函数.然后,通过分析故障位置对开关函数的影响机理,建立了基于端口定位及区段定位的分层故障定位模型.针对此模型,提出了基于改进遗传算法以及整数线性规划算法的混合求解策略.最后,在改进IEEE 33节点主动配电网上进行仿真.结果表明,所提分层故障定位模型及求解算法能够大幅降低变量搜索维度,加快求解速度,同时具有较高的准确性和容错性,验证了所提模型和算法的有效性和优越性.     

基于多种群遗传算法的含分布式电源的配电网故障区段定位算法

构建了可动态适应多个分布式电源投切的开关函数,同时针对遗传算法的早熟收敛问题,引入多种群遗传算法,提出基于多种群遗传算法的含分布式电源配电网故障区段定位方法。该算法在故障区段定位时规定以系统电源指向用户的方向为馈线正方向,采用多个种群对解空间协同搜索,避免算法陷入局部最优,以最优个体保持代数作为收敛条件,充分提高收敛效率,适用于复杂的含分布式电源的配电网络。通过算例对配电网的故障定位进行仿真,结果表明算法能准确定位,并具有一定的有效性和容错性。     

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。     

基于贝叶斯全解析模型与多因素降维的有源配电网分布式故障区段定位方法

随着配电网规模的扩大与分布式电源的并网运行,传统集中式故障区段定位方法难以满足故障诊断准确性和可靠性的要求。对此文章提出一种基于贝叶斯全解析模型与多因素降维的有源配电网分布式故障区段定位方法。首先构建基于多代理机制的分布式故障诊断模式,提出故障区段定位基本原理;其次考虑FTU多种类型信息畸变情况,提出基于故障假说的贝叶斯全解析模型,并利用故障矛盾理论与故障电流序列特征对模型进行降维与化简;最后论述多代理机制下故障定位方法的实现流程,准确定位配电网故障区段。仿真结果表明,该方法具有较高的容错性,且能够有效改善集中式算法的单点失效问题,适用于规模化有源配电网。     

基于邻接矩阵的低压配电网故障区段定位方法

低压配电网具有线路区段短、分支众多且拓扑结构复杂多变的特点,分布式电源的并网进一步增加了其故障定位的难度。结合图论分析方法和人工智能算法,提出了基于拓扑邻接矩阵的低压配电网故障区段定位方法。首先生成与配电网故障监测单元配置相对应的邻接矩阵,其次建立故障电流在故障监测单元拓扑中的连通性等效模型,根据故障电流从电源到估计故障区段的最短路径计算故障监测信息。以此为基础建立了考虑多重故障的低压配电网故障定位模型并利用粒子群优化算法进行模型求解。仿真算例验证了所提方法能够有效提高故障定位的效率和准确度。     

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。     

基于可达矩阵和贝叶斯定理的含分布式电源的配电网故障区段定位

随着分布式电源接入配电网,电流变为双向流动,导致传统的故障区段定位方法不再适用.为解决含分布式电源的配电网故障区段定位问题,提出了一种基于可达矩阵和贝叶斯定理的故障区段定位方法.不同于传统矩阵算法中使用邻接矩阵描述网络拓扑的思路,使用蕴含信息量更大、全局可观性更强的可达矩阵进行拓扑描述和矩阵运算.为应对信息畸变,利用贝...     

分布式发电条件下配电网故障定位的矩阵算法

分布式发电(DG)接入配电网后,配电网变成了多电源复杂网络,传统的故障定位算法不再适用.本文提出了一种能解决多电源复杂配电网多重故障定位(可含有馈线末端故障)的矩阵算法.该算法对于故障信息不完备和故障信息畸变的情况同样适用.算例测试结果验证了该方法的正确性和可行性,在配电网实时故障定位的应用中具有很大的潜力.     

基于贝叶斯估计的配电网智能分布式故障区段定位算法

分布式的保护和控制系统因更符合智能配电网的结构特点和运行要求,成为未来配网控制系统的重要发展方向。以配电网的智能分布式控制模式为例,借鉴拜占庭一致性协议中的"投票"策略,建立了代数形式下的馈线状态与电流越限信息之间的因果关系模型,通过决策信息找出可能故障区段。最后用贝叶斯概率模型对可能故障区段进行评价,找出最能解释电流越限信息的馈线区段。该方法的优点在于:所提故障区段定位方法避免了集中式故障定位受限于信息传输距离和主站的信息处理能力的问题,对于含T型耦合节点的复杂配电网,提出的故障区段定位算法能够实现单重或多重故障区段的准确辨识,仿真结果表明,该算法具有较高的容错性能。