配电网故障定位的改进差分进化算法

为实现快速、准确的定位配电网故障区段,通过设定辅助搜索空间,将连续域上的搜索转换为离散域上的同步搜索,采用实型向量与二进制向量混合编码策略,将差分进化算法(DE)运用于配电网故障定位.通过混合自适应缩放比例因子加强算法参数的自适应性,使算法具有良好的收敛速度.对配电网单点故障以及多点故障仿真表明,该方法性能不随参数初值...     

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。     

分布式发电条件下配电网故障区段定位新算法

分布式发电（DG）接入配电网后,配电网由单电源辐射状网络变成了分布电源供电的复杂网络,传统的故障区段定位算法不再适用。文中提出了一种基于故障电流的新型定位算法,首先基于DG渗透条件下配电网结构的搜索树,对故障通道进行判断搜索;然后利用搜索得到的与故障呈强相关状态的节点构建故障信息矩阵,利用基尔霍夫定律及相位比较原理执行相应的矩阵算法,进行故障区段的准确定位。该算法对网络初始结构及DG投切的变化具有一定的适应性;同时采用序电流加权和的综合电流量作为故障电流判据,提高了算法的灵敏度。通过对该算法的算例分析,验证了算法的正确性。     

配电网故障区段定位的改进矩阵算法

针对馈线终端单元(FTU)与配电网自动化主站通信中断影响故障区段定位的问题,提出一种配电网故障区段定位改进矩阵算法。该算法根据FTU通信状态与配电网拓扑构建FTU属性矩阵,动态建立网络描述矩阵,最后结合FTU故障信息,提出了配电网故障定位的改进矩阵算法。该算法可根据FTU的通信状态实时更新网络描述矩阵,判据结构简单、形式统一、计算量小,能够实现配电网故障区段的准确定位。     

基于粒子群和差分进化算法的含分布式电源配电网故障区段定位

配电网中引入分布式电源将导致传统的故障区段定位方法不再适用。通过构建新的开关函数,提出了基于二进制混合算法的配电网故障区段定位方法。该方法可动态适应分布式电源的投切,在进行多重故障定位时只需确定一次正方向,利用双种群进化策略和信息交换机制实现了粒子群和差分进化算法的混合。算例分析结果表明该方法能够对含分布式电源的配电网中的单一和多重故障进行准确定位,并且具有一定的容错性和高效性。     

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.     

配电网故障定位容错算法

为了兼顾配电网故障定位的速度和容错性,提出了一种先故障定位后信息畸变判断的新方法.根据馈线终端单元(FTU)反馈的故障信息,采用基于子节点数搜索的基本定位算法,得到故障区段向量;对故障区段向量进行逆运算得到期望故障信息;将期望故障信息和FTU反馈的故障信息进行比较,根据信息畸变数最小和故障区段最少原则确定最佳故障区段.仿真结果表明,该算法有效减少了基本定位的搜索次数.而且,对于信息缺失畸变情况下的多故障定位,也具有很好的实时性和容错性.     

基于电压偏差向量2-范数的主动配电网故障定位新方法

随着分布式电源在配电网中渗透率的提高,现有的一些故障定位算法可能失效,对此,提出了一种基于最小电压偏差向量2-范数的故障定位算法。首先,根据配电网各节点注入的等效故障电流计算各电源处电压变化值,并比较各电源处电压变化测量值与电压变化计算值之差,搜索差值向量最小2-范数对应的故障电流注入节点从而确定故障区段的第一个节点,其次,通过该节点两侧电压差值变化确定故障区段的另一节点,实现故障区段定位。最后,利用IEEE 34节点三相不平衡系统进行了故障定位分析,结果表明算法物理意义明确、计算过程简单且具有良好的故障定位准确度。     

计及不确定性的含分布式发电并网的配电网 故障区段定位方法

主动配电网作为分布式发电的高效集成和管理平台,其故障区段定位是一门重要课题。针对含分布式发电并网的主动配电网故障区段定位问题,计及分布式发电出力的不确定性,基于随机机会约束规划建立配电网故障区段定位模型。所建立的模型以概率形式的评价函数为目标函数,计及控制变量定义域约束,故障类型限值约束等约束条件构建。通过对基本帝国竞争算法进行改进得到二进制帝国竞争算法,并采用改进帝国竞争算法设计模型求解流程。仿真算例表明,所建立的模型适用于含分布式发电并网的主动配电网故障区段定位求解,并计及分布式发电出力不确定性对定位结果的影响,改进帝国竞争算法在模型的求解中性能较优。     

配电网故障定位和隔离的新统一矩阵算法

配电网故障区段判断和隔离的现有算法均不能正确定位网络树状分枝末端的故障。分析了现有3种算法存在的问题后提出了新统一矩阵算法并模拟计算了3电源配电网区段故障,结果表明了该算法的正确性。该算法适用于放射状网络、开环环网、闭环环网及多电源并列供电系统,可对网络中任意区段的故障准确定位。     

基于锥规划的配电网故障区段定位

针对配电网量测装置不足、故障区段定位不准等问题,提出基于锥规划的配电网故障区段定位算法。首先,对微型同步相量量测单元进行合理配置,建立克拉克电流-量测关联矩阵;其次,构建上下级区段克拉克电流均方值最小的锥规划模型,提出锥规划的近似求解算法;最后,通过Simulink进行仿真验证。结果表明,在不同故障类型情况下均可对故障区段进行准确定位。     

基于Dijkstra算法的混联配电网故障区段定位方法

由于现有方法对数学工具过度利用而忽略了故障的具体特征,造成选线与定位不精准而存在偏差的问题,提出一种基于Dijkstra算法的对于混联配电网故障区段定位方法。对混联配电网进行分析研究,总结出发生相间短路、单相接地故障时配电网表现出的特征,随后以可能导致该故障的某一元件位置为起始点,通过Dijkstra算法进行搜索,为更准确获得下一搜索的节点位置,引入代价函数将算法的均等式优先搜索转化为启发式路径搜索,搜索终点所在线路分支即为发生故障区段。在仿真实验条件下,构建小电流接地系统模型,采用所提方法完成模型的故障区段定位,最大定位误差为0.08 km,最小定位误差为0 km,定位结果与真实情况一致,证明了所提方法具有一定的可行性和准确性。     

考虑配电网分布式零序电流关系的单相接地故障定位

配电网单相接地时故障特征弱,难以用传统的行波测距或阻抗法进行精确定位。基于配电线路的分布参数模型,充分考虑单相接地故障稳定后的分布式量测信号关系,分析零序电流、线路参数与故障位置的内在联系。依据故障点前、后的故障电流信息构造故障定位函数,并利用多测点、多时刻的量测数据,构造故障定位矩阵。将求解故障定位矩阵转化成求解与之相对应的非线性方程组的最小二乘解,使用混沌粒子群算法在故障区段内搜索故障点,实现故障精确定位。在PSCAD/EMTDC中搭建典型10 kV城市配电网模型并模拟单相接地故障,测距结果表明了方法的有效性和可靠性。     

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。     

改进蚁群算法在复杂配电网故障区段定位中的应用

蚁群算法在配电网故障区段定位中应用效果良好,但具有搜索时间长、计算速度慢等缺点,为此对蚁群算法进行了改进。首先构造了动态适应配电网拓扑结构的开关函数,其次提出了蚁群信息素初值设置方法,引入解的扰动规则,最后确定了蚁群算法应用于多电源条件下配电网故障区段定位的方法。算例结果验证了该算法在计算速度和容错性方面的优势。     

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。     

配电网故障区段定位的互补松弛约束新模型与算法

研究快速高容错性馈线故障区段辨识技术对于提升配电网运行安全可靠性具有重要作用。基于故障电流信号并联叠加特性和逼近关系理论,首次提出代数建模机制下馈线故障区段定位的互补松弛约束模型,其优势为:克服了逻辑模型对群体智能算法的依赖,可采用数值稳定性好的梯度算法求解;利用互补松弛约束条件将非线性整数规划模型转化为具有光滑特性的非线性规划模型,降低了决策求解复杂性;无需对配电网进行分层解耦,即可实现单一和多重故障区段的有效辨识。为有效求解互补松弛故障定位模型,基于模型等价转换思想和松弛因子压缩策略,提出具有全局收敛特性的交互式优化决策算法。仿真算例验证新方法可实现配电网馈线单一或多重故障区段的准确高容错性辨识,且数值稳定性好、故障定位效率高。     

基于蚁群算法的配电网故障定位与隔离

蚁群算法是一种求解组合最优化问题的新型通用启发式方法,该方法具有正反馈、分布式计算和富于建设性的贪婪启发式搜索的特点。通过建立适当的数学模型,基于故障过电流的配电网故障定位变为一种非线性全局寻优问题。该文将蚁群算法用于配电网故障定位方面的研究,并通过实例证明了该算法的可行性和高效性。     

基于蚁群算法的配电网故障定位与隔离

蚁群算法是一种求解组合最优化问题的新型通用启发式方法,该方法具有正反馈、分布式计算和富于建设性的贪婪启发式搜索的特点.通过建立适当的数学模型,基于故障过电流的配电网故障定位变为一种非线性全局寻优问题.该文将蚁群算法用于配电网故障定位方面的研究,并通过实例证明了该算法的可行性和高效性.