考虑多源信息的配电网故障定位容错方法

针对传统配电网故障定位算法仅考虑配电网馈线终端单元作为单一信息源存在容错率较低的问题,利用用户用电采集系统的供电信息作为冗余信息,考虑分布式电源接入配电网的影响构建故障定位适应度函数,并通过二进制粒子群算法求解模型.利用改进D-S证据理论进行证据融合,根据证据决策准则得到配电网故障区段定位结果.仿真结果表明,该算法可有效实现故障定位,并且在单重故障与双重故障下FTU信息有误时,较传统算法相比容错率有所提高.     

基于BP神经网络的配电网故障辨识方法

随着配电网自动化终端设备的广泛应用,基于设备过电流信息的故障定位方法因原理简单、实现便捷而成为该领域的研究热点.该方法主要分为两类:统一矩阵算法和群体智能算法.统一矩阵算法的容错能力差,而群体智能算法在构造优化目标时存在逻辑建模的瓶颈问题.为有效克服上述缺点,提出了基于BP神经网络模式的配电网故障定位方法,利用FTU的特征量和BP神经网络的自学习性及良好的泛化能力实现配电网的故障定位,不但原理简单、实现方便,而且具有多重故障定位能力,仿真结果证明了该方法的有效性.     

基于改进和声算法的含DG配电网故障定位

针对分布式电源配电网的故障定位不准确、故障信息畸变导致位置误判等问题,提出一种基于改进的和声算法的故障定位方法。将改进的和声算法应用于含分布式电源配电网故障定位中,构造了适用于多个分布式电源投切的开关函数,结合区域划分方法降低可行解的维数,提高了故障定位的速度。改进和声算法具有较高的全局寻优能力、较快的收敛速度和较高的容错率,通过算例仿真分析,结果表明该算法能够快速实现含DG配电网故障的准确定位,且具有良好的容错性。     

基于组合型交叉熵算法的多电源配电网故障定位

提出一种利用组合型交叉熵算法实现多电源配电网故障定位的方法。考虑多电源配电网故障电流与设备状态的关系,建立表征配电网故障定位问题的优化模型,利用组合型交叉熵算法求取模型最优解,并给出算法的具体实现步骤。仿真结果表明该文算法能够对多电源配电网中的单点及多点故障进行准确定位,在伴有部分信息畸变的情况下,仍能给出正确结果,具有准确性和容错性高等优点。     

农村配电网故障定位方法的研究

文章提出了运用粗糙集理论实现农村配电网故障定位的方法。该方法根据配电网拓扑结构利用各用户区故障投诉信息作为条件属性、故障元件作为决策属性,形成故障决策表,并以此决策表为主要工具,然后利用粗糙集方法对决策表进行属性约简和值约简,导出故障决策表的最小约简形式,获得最小诊断规则,保证了规则的客观性,而且在故障投诉电话信息不完备的情况下,仍能达到快速、准确故障定位的目的,具有良好的容错性能。算例表明该方法简单、可行、有效。     

一种用于配电网故障定位的粒子群算法分析

基于粒子群优化箅法简单高效的优点,根据配电网拓扑结构特点以及配电网故障多为单点故障这一工程实际,将粒子群算法用于配电网故障定位中.当故障定位转入支路网时,将支路-节点矩阵算法与粒子群算法相结合,利用故障判别矩阵确定故障线路段,进而转入故障点的寻找,避免单一使用粒子群算法在支路寻优过程中可能出现局部收敛的情况.算例分析结果表明,该方法在配电网故障定位问题上是可行的,并且改善了传统故障定位算法运算效率低的缺点.     

基于QPSO算法的含分布式电源配电网故障诊断

针对含分布式电源的配电网发生故障后,故障电流流向更加复杂,导致传统配电网故障诊断方法适用性变差的问题,本文将故障电流作为馈线终端单元采集的故障信息,构造了新型故障诊断评价函数。同时,以-1,0,1规定故障电流方向,在馈线终端单元上增加方向元件采集故障信号,利用量子粒子群优化算法对评价函数进行求解实现诊断,并通过仿真算例,验证该方法在含分布式电源的配电网故障诊断中的有效性及容错性。仿真结果表明,该算法可准确验证发生故障的区段,不具备关键信息丢失的容错性能,但对于非关键信息丢失或畸变时具有良好的容错性。该研究为含分布式电源的配电网故障诊断提供了新的解决方案,具有一定的应用价值。     

基于多代理技术的分布式配电网故障定位算法

配电网的潮流方向、故障信息因为分布式电源并网发生改变,传统故障定位方法不再适用.针对当前分布式配电网故障定位算法计算量大、计算复杂等问题,改进了一种基于多代理技术的定位方法,将其与矩阵算法相结合.根据代理所处节点不同分为中央处理层、区域管理层和本地执行层;由电流相位信息根据相应判据得到各代理处故障方向;构建网络描述矩阵...     

基于匹配追踪的配电网单相接地故障定位方法

为了进一步解决采用小电流接地系统的配电网单相接地故障定位问题,利用原子稀疏分解匹配追踪算法分解单相接地电流暂态信号,自适应地提取衰减的直流电流分量.结合配电网拓扑结构和提取的衰减直流分量幅值,划分故障路径并进一步定位故障点.仿真结果表明,匹配追踪算法可以快速有效地提取衰减直流分量,准确地实现小电流接地系统单相接地故障的在线区段定位.相比于传统算法,原子稀疏分解理论克服了传统非自适应性算法的局限性,提高了暂态信号成分提取的准确性.     

有源配电网具有容错性的快速故障区段定位方法

针对矩阵算法与优化算法在应用于有源配电网故障定位过程中存在容错性较差、易陷入局部最优等问题,提出了一种有源配电网具有容错性的快速故障区段定位方法.该方法首先利用矩阵算法快速筛选疑似故障区段,其次通过对优化算法开关数学模型进行改进以适应多个分布式电源投切,然后基于矩阵算法定位结果穷举所有可能存在的馈线区段状态,将其作为初...     

计及信息畸变的有源配电网故障区段定位

随着配电网自动化设备的普及以及分布式电源技术的发展,自动化设备采集的故障信息对配电网故障区段的准确定位具有重要意义。为此,对计及故障信息畸变的有源配电网故障区段定位问题进行了研究。首先,通过分析配电网拓扑结构建立网络描述矩阵,利用故障电流总是流向故障区段的原理进行了初步故障定位。其次,根据馈线终端装置（FTU）故障信息畸变的稀疏性、不合理性,建立了信息畸变识别判据;然后,利用FTU的遥测信息对信息畸变进行校正,得出真实的故障区段;最后,在发生单、多重故障且存在信息畸变场景下对改进IEEE 33节点系统进行仿真测试。仿真结果充分验证了所提方法的有效性。     

配电网故障区间定位的新型矩阵算法

针对配电网故障区间定位的问题，利用配电网的结构和运行状态，提出一种基于开关有向树型网络描述模型，在此基础上，结合从FTU得到的故障信息得到新型故障区间定位算法，此算法无需进行矩阵的相乘和求逆运算，因其快速性可用于在线计算，并可推广至多电源系统中。     

基于改进蝙蝠算法的配电网故障区段定位

提出一种将自适应理论、差分进化和蝙蝠优化算法结合的改进蝙蝠算法,解决电力系统配电网故障区段定位典型的含0-1离散约束条件及逻辑求值的最优化问题。将蝙蝠算法的全局寻优能力用于配电网故障区段的搜索和定位,在寻优过程中引入差分进化算法,并对算法的变异和交叉等操作进行自适应优化处理,解决传统蝙蝠算法容易陷入局部最优的缺陷。算例仿真结果表明,该算法能准确快速地定位配电网故障区段,并具有良好的容错性。     

基于改进遗传算法的配电网故障定位方法

针对传统遗传算法在分布式电源的不同投切情况下需要改变适应度函数和开关函数,导致故障定位稳定性和精度降低的问题,提出了一种基于改进遗传算法的含分布式电源配电网故障定位方法.该算法使用改进变异和交叉算子在提高收敛速度的同时能避免陷入局部最优解;使用改进的适应度函数和开关函数,以更好地适应分布式电源的不同投切情况;引入分级处理思想以加快大规模电网故障定位的计算速度.仿真实验结果表明,该算法能有效地定位含分布式电源配电网的多重故障问题,相比于传统的遗传算法具有更优的稳定性与定位精度.     

基于非线性互补约束的含DG配电网故障区段定位方法

随着分布式电源的接入, 配电网故障过电流方向不再唯一, 传统的故障区段定位方法将不适用, 本文提出含分布式电源(Distributed Generation,DG)配电网故障区段定位的非线性互补约束光滑化模型和求解方法。基于逻辑关系的间接故障定位方法在数值稳定性和决策效率上的不足, 本文构建了可适应多个DG投切情况的基于代数关系的开关函数。2个仿真算例与对比实验表明, 含DG配电网故障区段定位的非线性互补约束光滑化方法在进行故障定位时具有较高的容错性能, 且能够实现多信息畸变下的准确定位, 由此可见本方案在数值稳定性上胜于智能算法。     

基于改进PSO-BP网络的配电网故障选线与测距

针对人工智能算法在解决配电网故障选线和测距问题时容易陷入局部最优解并难以满足精确性和鲁棒性要求的问题,提出了一种基于改进粒子群优化神经网络的配电网故障选线与测距算法.该算法结合混沌优化算法和粒子群优化算法得到收敛能力更强的粒子群优化算法,通过提取配电网的零序电压与电流的暂态及稳态特征来构成特征向量,并分别使用训练集训练改进粒子群优化神经网络算法,从而能更精确地预测配电网的故障线路及其距离.仿真测试结果表明,所提出的算法能获得更精确的选线和测距结果,具有一定的实用性.     

基于粗糙集配电网故障定位系统

针对配电网复杂线路,根据故障投诉电话信息构建的故障定位决策表,运用粗糙集理论对决策表进行化简,导出配电网故障定位规则的最小约简形式,揭示故障投诉电话信息内在的冗余性,同时,也能解决故障投诉电话信息不完备情况下的故障定位问题.通过仿真算例表明,该方法简单、可行、定位快速、准确.     

Application of particle swarm optimization blind source separation technology in fault diagnosis of gearbox

Blind source separation (BBS) technology was applied to vibration signal processing of gearbox for separating different fault vibration sources and enhancing fault information. An improved BSS algorithm based on particle swarm optimization (PSO) was proposed. It can change the traditional fault-enhancing thought based on de-noising. And it can also solve the practical difficult problem of fault location and low fault diagnosis rate in early stage. It was applied to the vibration signal of gearbox under three working states. The result proves that the BSS greatly enhances fault information and supplies technological method for diagnosis of weak fault.     

考虑非平衡特性的辐射状配电网故障定位方法

配电线路通常采用非换相运行方式,存在三相不平衡负荷,造成线路参数不平衡,给故障定位带来困难。该文针对辐射状配电网提出一种新的故障定位方法,仅利用单端故障信息便可实现配电线路的准确故障定位。该算法利用网路矩阵研究配电网结构,降低故障计算的复杂程度;利用斐波那契(Fibonacci)数列搜索方法进行故障搜索,加快搜索过程。最后,利用PSCAD/EMTDC对配电网进行仿真分析,结果表明该文方法具有较高的故障定位精准度。