基于模糊自适应模拟退火遗传算法的配电网故障定位

对于配电网故障定位系统的不足与遗传算法存在易早熟、收敛速度慢等问题,结合模糊推理和自适应模拟退火遗传算法,提出一种模糊自适应模拟退火遗传算法(FASAGA)。该算法对评价函数做了容错性改进,在遗传选择时采用自适应机制与最佳个体保留策略,并结合模糊推理与自适应机制求取模糊自适应交叉算子、模糊自适应变异算子,引入模拟退火算法提高收敛速度与局部搜索能力。仿真结果说明该算法应用在配电网故障定位中的准确性、快速性与高容错性。     

基于SABSO算法的含分布式电源配电网故障定位

随着配电网中分布式电源的大规模应用,以及配电网规模的不断扩大,使得含分布式电源配电网的故障定位难度不断增加。为了有效解决这个问题,针对传统人工智能算法和矩阵法的不足,提出了一种模拟退火天牛群（SABSO）算法,该算法融合了天牛须搜索算法、粒子群算法和模拟退火算法的优点,并将此算法首次应用在含分布式电源配电网的故障定位中...     

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。     

特殊配电网接线故障定位和隔离的改进算法

配电网系统中，在向专线用户或综合负荷供电的分支馈线与主干馈线交接处，常装有特殊形式的隔离开关，针对这种实际情况，目前基于变结构耗散网络理论的故障定位和隔离算法存在无谓扩大故障切除区域的问题，通过引入虚拟开关概念，对上述特殊形式的隔离开关进行建模，并在此基础上提出了基于变结构耗散网络理论的故障定位和隔离改进算法，算例分析表明，该改进算法可以充分发挥此类特殊形式隔离开关的操作灵活性，从而实现故障定位及隔离的最小化。     

基于改进矩阵算法的配电网故障定位研究

分析了配电网故障定位中原有算法可能存在的问题,提出一种新的基于改进矩阵算法的配电网故障定位算法.该算法既能实现辐射状网、树状网和环网开环运行的故障定位,又能实现环网闭环运行和多电源多重故障定位,而且也能准确定位出配电网末端故障.针对实际算例对算法进行了验证,结果表明了该算法的有效性.     

配电网故障定位的改进矩阵算法

从解决配电网闭环运行的故障定位入手，提出了改进矩阵算法。该算法考虑了故障电流的方向，既能实现辐射状网、树状网和环网开环运行的故障定位，又能实现环网闭环运行和多电源多重故障定位，对于配电网运行工况的变化有较强的适应性。     

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.     

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。     

配电网故障定位蚁群算法研究

为了提高配电网故障定位系统的搜索速度及容错性,根据变结构耗散网络理论对配电网进行简化建模。在配电网简化模型的基础上,改进配电网故障定位蚁群算法,提出了设置初始信息素浓度的新方法,并引入正负信息素更新机制,动态调整信息素浓度,在算法停滞时,起动扰动原则,避免算法陷入局部最优。算例分析表明,改进的蚁群算法适用于单点故障和多点故障,并在搜索速度及容错性方面均有一定优势。     

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。     

配电网故障定位的简单矩阵算法

通过分析配电网的故障情况,提出一种新型的适用于多电源多故障的简单矩阵算法.该算法是对统一矩阵算法的改进和增强,在对配电网的故障的判断过程中,通过简单的矩阵运算,简化了判断过程,从而能够及时准确的判断出故障的区段,并且能很好地应用于计算机程序的编制.     

基于多源信息和遗传算法的配电网故障定位模型

准确地定位配电网的故障区段对于用户供电可靠性有十分重大的意义。目前所提出的配电网故障定位算法有一定的局限性,当信号发生畸变时,很容易出现误判,导致无法快速准确定位到故障区段。针对现有算法的局限性,考虑增加信息多源性,在遗传算法的基础上引入低压侧用户信息,构建了一个高鲁棒性的故障定位模型。通过算例仿真分析,最终证明了该算法相比于不考虑低压侧用户停电信息的算法具有更高的准确性,更加适用于实际工程。     

基于和声算法的含分布式电源的配电网故障定位方法

评价函数在优化算法对含DG的配电网故障定位中起着关键的作用,其合理的构建不仅能够有效地提高算法故障定位的速度,同时也能够减少定位过程中容易出现错判和漏判的现象。针对含DG配电网复杂的结构特点,建立了一种自适应性强且单、多电源通用的开关函数模型。为了提高搜索效率,引入关于"树"的区域划分方法,剔除无故障电流的无源树枝,降低解的维数,利用快速、准确的和声算法进行全局寻优。通过具体的算例分析,验证了该方法的准确性与快速性。     

基于TWACS的配电网故障定位算法研究

在电力系统运行过程中,各种类型的故障都有可能发生,需要在配电网故障要求不断电的情况下检测出故障位置。利用TWACS通信技术检测故障,根据故障发生时变电所记录的信息,利用单位正序差流有效值法和基于参数检测的双端故障测距算法两者相结合来确认故障位置。故障发生后,利用TWACS技术来识别故障及传递故障信息,首先对区段定位,然后在故障区段准确地查找故障位置,从而迅速排除故障。最后,通过Matlab仿真采集数据并用算例验证该方法的可行性。     

基于故障定位算法的配电网自动化

对配电网的故障定位问题进行了分析,针对我国配电网网络结构和基于FTU的馈线自动化自动控制模式的特点,提出了一种能适合树型配电网故障定位的新算法,建立了停电呼叫和故障诊断两种子算法模型,并通过一个实例算例证明了这种新的故障定位算法的可行性.     

基于过热区域搜索的多电源复杂配电网故障定位方法

对基于过热弧搜索的配电网故障定位方法进行了多方面分析,讨论了其不足之处。在此基础上提出基于过热区域搜索的多电源复杂配电网故障定位新方法。通过判断区域故障以及引入顶点对弧的负荷和区域负荷,给出简便的最小配电区域分离算法,并详细论述了过热区域的搜索步骤;同时对馈线测控终端故障信息不完备的情况给出了相应对策。算例分析表明,新方法推理简单,容错性好,且可精确衡量故障的程度,具有较高的实用价值。     

基于遗传算法的配电网故障定位

将一个多变量等式约束条件隐含于开关函数中,基于遗传算法建立了改进的配电网故障定位数学模型。根据故障诊断理论中最小集的概念建立了环网开环运行配电网的故障定位统一数学模型,并运用广义分级的处理思想提高了运用该模型进行配电网故障定位时的效率。仿真实验验证了上述模型的正确性和有效性及该故障定位算法在配电网故障定位中的准确性和高容错性。     

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...     

蚁群算法在配电网故障定位中的应用

目前针对故障信息有畸变情况下的故障定位并没有很理想的算法。文中充分利用配电网呈辐射状的特点,依据分级处理的思想,把整个配电网划分为主干支路和若干个独立区域,从而降低可行解的雏数,使计算速度有较大幅度提高,然后利用蚁群算法良好的正反馈和容错性的特点进行局部及全局寻优,最后通过算例验证了该算法的有效性。