基于图形模型的配电网短路计算拓扑分析及数据生成

给出了基于故障电流补偿的配电网络短路计算网络图形模型,提出了“结点”图形模型概念。“结点”包含网络拓扑结构中所有的“节点”,是连接网络其他图形模型的交叉点。根据结点和其他图形元件的连接关系分析获得短路计算网络拓扑结构算法。该算法不仅能够准确地描述配电网络拓扑结构,还能生成短路计算所需的数据。在实际系统运行中表明,该算法具有一定的实用价值。     

基于纵横交叉算法在含分布式电源的配电网故障定位

分布式电源(DG)接入配电网后对网络的故障电流产生影响,从而影响到故障电流的上报信息,使得系统发生误判故障位置。根据DG对故障电流的影响划分不同区域,寻找每个区域的故障临界点,通过设置故障电流上报阀值和判断电流方向,使得DG提供的故障电流不影响正确的故障定位结果。故障定位采用纵横交叉算法(CSO),该算法由横向交叉和纵向交叉2种搜索机制组成,2种机制与竞争算子的完美配合使得种群收敛精度和速度大大提高。仿真部分采用10 kV配电系统,对系统设置故障电流上报阀值后进行故障定位,同时将遗传算法(GA)和免疫算法(IA)与CSO算法进行对比,结果表明,该算法具有较强的稳定性和搜索能力。     

基于节点深度编码技术的配电网故障恢复

应用智能优化算法求解配电网故障恢复问题时,不仅需要在网络结构发生改变时频繁进行网络拓扑分析,而且往往需要在寻优过程中增加辐射校验环节以保证不违背配电网辐射运行约束,导致消耗了大量时间,降低了算法的寻优性能.将节点深度编码(NDE)技术引入多目标优化算法--改进的非支配遗传算法(NSGA-Ⅱ)中,采用NDE技术中的保留初始节点(PAO)和改变初始节点(CAO)操作取代传统算法中的交叉和变异操作,并针对配电网故障恢复问题的特点,提炼了PAO和CAO操作中的选点规则,保证了算法在寻优过程中始终满足配电网辐射运行约束;同时,通过应用NDE技术,可快速得到新的网络拓扑结构,无需重复进行网络拓扑分析,大大减少了算法的寻优时间.算例计算结果表明,基于NDE技术的NSGA-Ⅱ比普通NSGA-Ⅱ具有更好的收敛性、分布性,以及更快的计算速度.     

基于反馈裁决机制的无线传感网节点失效自愈修复

为解决移动条件下无线传感网节点失效时所导致的节点自愈困难,网络拓扑变动较大以及数据传输性能受限等不足,提出了一种基于反馈裁决机制的无线传感网节点失效自愈修复算法。首先,依据网络节点同一性及传输链路交叉特性,通过流量分析来构建节点失效裁决方法,通过排除失效节点的同级割点,避免割点对网络拓扑造成的分离影响,显著降低节点失效误判现象;再结合初级节点与次级节点具有的流量传递特性,设计节点失效评估机制,通过割点裁决与次级节点自愈重构,改善自愈过程中存在的拓扑变动,有效规避节点失效过程中存在的流量受限;随后,考虑到备用修复节点选取过程存在的节点自愈困难,结合割点可对网络拓扑进行切割的特性,定义备用修复节点优化选取准则,采用流量反馈机制来优化备用修复节点的选取,提高网络流量重定向能力,降低修复失败的概率。实验测试结果表明,与基于时变负载的复杂网络级联故障负荷再分配策略(TVL-LRS),网络级联故障自愈算法(PFO)相比,所提算法具有更低的节点自愈总数和节点拓扑移动距离,以及更高的网络出口带宽。     

纵横交叉算法在配电网故障定位中的应用

基于人工智能算法具有较好的容错性,引入纵横交叉算法(CSO)应用在配电网故障定位过程中。CSO中的横向交叉机制和纵向交叉机制在与竞争算子的配合下提供了较强的搜索能力,能够快速解决多变量非线性优化问题,为准确解决故障定位提供了基础。在多电源分区故障定位中改进适应度函数,对不同区域适应度函数设置区域权值,区域权值由反馈故障电流决定。这种设置方式可以增强算法的容错性,使得输出结果不会因为故障信息在传送过程中发生畸变而误判或者漏判。仿真部分由双电源配电网系统和三电源配电网系统组成,并通过算法进行了验证,每次反馈信息都由一次正常信息和畸变信息组成。从仿真结果可以看出CSO拥有较强的稳定性。     

复杂辐射状配电系统的可靠性评估

提出一种能灵活响应配电网络拓扑结构变化的复杂辐射状配电系统可靠性评估的故障遍历算法。该算法能有效地考虑配电系统的自动化特性，将故障后的系统恢复分为两个阶段进行。该算法利用父向搜索法确定故障的影响范围，并利用广度优先遍历搜索法将系统的故障部分分为故障修复区、前向故障恢复区和后向故障恢复区。该算法以面向支路的前推回代法为基础，利用树的添加和删除操作灵活响应各种支路开断及负荷转移所引起的网络拓扑结构变化，用父向搜索法确定所需进行潮流计算的子系统，并通过控制父向搜索法的搜索步数来灵活简化潮流计算，经算例验证，该算法是一种较为实用的可靠性评估算法。     

故障点定位网络拓扑新算法

通过城市配网调度运行和配网保护整定与调试工作，结合对配电网故障判断与隔离方法、网络拓扑算法，进行深入地分析，尝试用网络拓扑的方法进行双电源配电网络故障的定位与隔离，为配电网故障的隔离与快速恢复供电寻找一个新的途径。     

基于方向性加权模糊Petri网的电网故障诊断方法

针对复杂电网故障诊断的模糊Petri网模型不能适应网络拓扑变化且未考虑保护和断路器信息对故障影响程度等问题,提出了基于方向性加权模糊Petri网的电网故障诊断方法。首先通过电力网络拓扑分析确定停电区域;其次,分别在每个故障蔓延方向上对停电区域内的元件建模进行推理计算;最后分析该算法在网络拓扑变化时的通用性以及信息不完备情况下的容错性。对14节点电力系统的仿真结果表明:该算法可以有效地降低输入输出矩阵的维数,减小计算量,能够自动适应网络拓扑结构的变化,在信息不完备的情况下给出正确的诊断结果,具有较好的通用性和容错性。     

基于同名端校核的有源配电网故障定位算法

研究了有源配电网故障发生时刻的电流特性,参考电流互感器同名端校核的原理,考虑分布式馈线自动化的网络拓扑参数,提出了基于同名端校核的有源配电网故障定位算法。该算法对配电网系统网络拓扑中的拓扑节点进行拓扑极性和接线极性的同名端校核,生成故障定位拓扑系数矩阵,根据故障发生时刻的电流相位与故障定位拓扑系数矩阵进行故障定位。基于该故障定位算法研制出带智能分布式馈线自动化的智能配电终端,并对智能配电终端进行了RTDS仿真验证,结果表明在有源配电网系统中基于同名端校核的故障定位算法可以在不依靠电压互感器的情况下准确、有效地进行故障定位。     

组合型交叉熵算法在电网故障诊断中的应用

通过分析交叉熵算法的原理和特征,提出一种基于组合型交叉熵算法的电网故障诊断方法。考虑故障元件与保护器和断路器的动作关系,将电网故障诊断问题表示为使目标函数最小化的0-1整数规划问题,利用组合型交叉熵算法求该问题的最优解,依据最优解的情况识别故障元件。经过与粒子群算法和遗传算法的比较分析,得知本文采用的诊断方法具有收敛速度快、稳定性好等优点。对测试系统上多起故障情况进行了模拟测试,测试结果表明故障诊断结论全部正确,进一步证明了组合型交叉熵算法在电网故障诊断中具有一定的有效性、准确性和实用性。