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。     

基于BAS-IGA的含分布式电源配电网故障定位

针对遗传算法解决含分布式电源配电网故障区段定位易早熟收敛的问题,提出了一种基于天牛须搜索算法和改进遗传算法相结合的故障定位方法.该方法首先利用天牛须搜索算法产生高质量的初始种群,其次通过构造遗传算法数学模型、优化3种遗传算子和调节交叉变异概率对遗传算法进行改进,最终经遗传迭代产生最优解,达到精确定位故障区段的目的.以I...     

改进整数规划的含分布式电源配电网故障定位

针对分布式电源配电网的故障信息误报导致故障定位容错率不高的问题,提出了一种基于改进的整数规划故障定位模型。在整数规划故障定位模型的基础上,采用层次分析法（AHP）,以单电源辐射型配电网中各个自动化开关距离系统电源的相对距离作为参考依据确定权重值,通过不同权重值确定不同自动化开关评价函数的优先等级,进而得到了改进整数规划的故障定位模型。     

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。     

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.     

含分布式电源的配电网故障区间定位算法

含分布式电源(DG)的配电网络结构由单电源辐射型网络发展成复杂的多电源网络,潮流的方向随机变化,已有的故障定位方法将不能适应新的配电系统.根据DG接入配电网后,能通过与多分支母线节点关联的FTU监测点的电流方向和幅值大小判断故障方向的特点,提出一种故障定位的方法,首先判断FTU监测点的电流方向和正方向监测点的电流幅值,...     

基于改进Tabu搜索算法的含分布式电源配电网最优潮流

针对含分布式电源的配电网络,建立了发电费用最小、污染物处理费用最小和系统有功网损最小等三种目标函数的最优潮流模型。采用前推回代法进行含分布式电源的配电网络潮流计算,利用改进的Tabu搜索算法求解最优潮流。在搜索过程中,引入了自适应步长来提高解的精度。通过对IEEE33节点算例系统进行求解,验证了所建立的模型和算法的正确性。研究表明对接入分布式电源的配电网潮流进行最优控制能够实现降低成本、网损和环境污染的目的。     

含分布式电源的配电网故障区间定位研究

为快速、准确、可靠地对含分布式电源的多分支配电网故障区间定位,基于小波分析技术提出了含有分布式电源配电网的故障区间定位方法。首先通过仿真分析不同故障类型的故障电流原始信号的变化规律。其次,应用小波变换对故障电流原始信号的奇异性变化进行分析,比较各频段的小波分解系数的奇异性变化,寻找出一种可用于故障区间定位的特征量,实现配电网的故障区间定位。仿真分析表明,此种方法简单、运行速度快,定位准确率高,不受过渡电阻等随机因素影响。     

含分布式电源的配电网故障区间定位研究

为快速、准确、可靠地对含分布式电源的多分支配电网故障区间定位,基于小波分析技术提出了含有分布式电源配电网的故障区间定位方法.首先通过仿真分析不同故障类型的故障电流原始信号的变化规律.其次,应用小波变换对故障电流原始信号的奇异性变化进行分析,比较各频段的小波分解系数的奇异性变化,寻找出一种可用于故障区间定位的特征量,实现配电网的故障区间定位.仿真分析表明,此种方法简单、运行速度快,定位准确率高,不受过渡电阻等随机因素影响.     

基于分层定位模型的含DG配电网故障定位方法研究

针对现有配电网故障定位算法在含DG的故障定位中存在耗时长、准确率低等问题,提出了一种将分层模型与改进免疫算法相结合用于含DG的配电网故障定位方法。简化配电网模型,使用改进的免疫算法定位故障区域,并使用改进的免疫算法对故障区域进行二次定位。通过试验对单点故障和多点故障进行分析,验证了所提方法的优越性。试验结果表明,相比于传统的故障定位方法,所提方法引入了分层理论,有效降低了故障节点的搜索维数,在保证速度的情况下,具有较高的故障定位精度。     

基于改进二进制灰狼优化算法的配网故障定位

灰狼算法具有结构简单、概念清晰、易实现和全局性能好等优点,但由于存在后期收敛速度慢、局部搜索能力弱等缺点。为提高配网故障定位的准确性和快速性,对灰狼优化算法进行了改进。首先,由于配网故障定位方法可以把问题表示为0~1整数规划问题,故引入转换函数,以解决算法在二进制空间里位置更新问题。然后引进动态权重策略,以平衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力且加快算法收敛速度。最后加入概率扰动策略,使算法避免过早陷入局部收敛。本文通过配网故障的算例分析来验证改进二进制灰狼优化算法的可行性和高效性。     

基于矩阵算法的配电网故障定位

分析了原有的配电网矩阵法故障定位中存在的问题,提出一种适用于辐射状网及开环运行环网的配电网故障定位算法。该算法仍以矩阵分析为核心,通过网络拓扑形成网络关联矩阵,然后结合馈线终端设备(FTU)上传的故障信息形成故障判定矩阵,判定方法简单。它不仅可以实现配电网单一故障的快速定位,而且对末端故障及多点故障也可以做出准确判断。通过编程实现算法,并用不同区域故障的模拟验证了算法的有效性。     

基于双端弱同步的配电网行波测距方法

将故障后双端初始行波波头到达时间作为双端初始时刻,进而检测后续行波波头的相对时刻,分别将双端在特定的时间内行波波头到达时刻组成时间序列集合。再根据双端时间序列集合的相互映射关系,计算故障点的准确位置。所提方法有效利用了单端测距精度高的特点,解决了单端行波测距波头识别困难的问题,同时避免了双端精确同步对时的要求。利用PSCAD进行仿真,仿真结果表明了该方法测距精度高,具有极强的适应性。     

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。     

基于蝙蝠算法的配电网故障区间定位

蝙蝠算法是受自然界中的微蝙蝠回声定位行为启发而演变出的一种新颖的智能优化算法。在分析基本算法的仿生原理和配电网结构特点的基础上,提出将蝙蝠算法应用到解决配电网故障定位的问题上。利用元胞自动机原理,按照定义的邻居规则在元胞周围产生可能的解,进一步提高该算法的局部寻优能力。通过建立合适的仿真模型,模拟简单配电网和复杂配电网发生单点和多点故障,从上传的故障信息无畸变和畸变两方面分别验证该算法进行定位的可行性。最后将蝙蝠算法与其他算法比较,表明其具有较好的收敛性。     

基于时间约束的分层模糊Petri网的配电网故障诊断

配电网发生故障后充分利用报警信息和时序信息快速准确地诊断出故障元件,是对配电网可靠供电和保证配电网安全运行的首要任务?在现有Petri网的故障诊断基础上,提出一种基于时间约束的分层模糊Petri网的配电网故障诊断模型?建立的模型对配电网的拓扑结构变化具有良好的适应性,通过使用主保护和主保护对应断路器的动作时间来获得原因事件动作起点,并对高斯函数进行修正?通过算例比较证明此方法具有较强的准确度和通用性,能有效地诊断出配电网的故障?     

基于极点对称模态分解的配电网单相接地故障区段定位技术

配电网发生单相接地故障后,系统中将产生丰富的暂态电气量。利用故障点上游暂态零序电流幅值远大于故障点下游及正常线路的特征,提出一种基于暂态零序电流极点对称模态分解(ESMD)的配电网故障区段定位方法。基于实际配电网线路参数搭建典型缆-线混联仿真模型,对故障后暂态零序电流进行极点对称模态分解并构造相应的暂态能量函数,将构造所得的暂态能量函数作为评价各测点暂态零序电流幅值强弱的指标进行故障区段定位。仿真结果表明所提方法可有效提取故障特征,对各种故障工况适应性强,且各测点仅需上传1个暂态能量值,可有效降低通信要求、节约硬件投资成本。     

基于免疫算法的配电网故障定位方法研究

提出一种基于免疫算法的配电网故障定位新方法。免疫算法依据个体的亲和度对个体进行评价,根据个体的亲和度和浓度选择进行交叉、变异的个体,增大了群体多样性,避免了算法快速陷入局部最优,同时进化过程建立记忆单元,保留部分最优解,以免交叉、变异过程后群体退化,保证算法终止时得到的结果是历代出现过的最高亲和度的个体。针对多电源开环运行的配电网,结合区域划分思想,通过判断变电站变压器低压侧开关的故障信息,提出一种提高故障定位速度的方法。仿真结果表明该算法可有效实现配电网的故障定位,并通过与遗传算法相对比,验证了免疫算法用于配电网故障定位的有效性及可靠性。     

基于状态估计的含分布式电源树状配电网故障测距算法

多电源配电网的故障定位和测距对快速排除故障、提高供电可靠性具有重要意义。以含分布式电源(DG)树状配电网的区间定位为基础,按区间特性将配电网分为两电源区段和单电源区段,建立故障等值回路与其相应的微分方程和最优估计离散模型。以电源端口电压电流、各FTU电流为输出量,以故障距离为状态量,利用强跟踪的卡尔曼滤波器算法求解最优估计离散模型,跟踪相间短路故障测距。通过搭建含DG的树状配电网,分析负载、故障点过渡电阻对故障测距结果的影响。算例分析表明,该算法跟踪速度快,受初值的影响小,不受DG接入位置和数量的影响,不受故障点过渡电阻的影响,受负载和树状分支结构影响较少,测距精度满足工程精度要求。