基于蝙蝠算法的配电网故障区间定位.pdf

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1、第43卷第16期电力系统保护与控制V0l_43No.162015年8月16日PowerSystemProtectionandControlAug.16,2015基于蝙蝠算法的配电网故障区间定位.付家才,陆青松(黑龙江科技大学研究生学院,黑龙江哈尔滨150022)摘要: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

2、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。关键词:配电网;故障定位;蝙蝠算法;元胞自动机;馈线终端装置FaultsectionslocationofdistributionnetworkbasedonbatalgorithmFUJiacai,LUQingsong(SchoolofGraduateStudies,HeilongjiangUniversityofScienceandTechnology,Harbin150022,China)Abstract:In

3、spiredbythebehaviorofmicrobats’echolocationinnature,batalgorithmisanoveloptimizationalgorithm.Basedontheanalysisofbionicprinciplesofthealgorithmandthestructureofthedistributionnetworks,itisproposedthatthealgorithmisappliedtosolvethefaultlocationproblem.Inordertoimprovetheglobalsearching

4、abilityofthealgorithm,thecellularautomatatheoryisused.AfaultsectionlocationmodelofdistributionnetworkisbuilttosimulatedistributionnetworkswithsinglefaultormuRiplefaults.Thenthefeasibilityofthealgorithmisverifiedwithandwithoutdistortionoftheuploadedfaultinformationrespectively_Finallycom

5、paredthebatalgorithmwithotheralgorithms,itindicatesthatthebatalgorithmhasbetterconvergence.Keywords:distributionnetwork;faultlocation;batalgorithm;cellularautomation;feederterminalunit中图分类号:TM76文献标识码:A文章编号:1674.3415(2015)16.0100.06终端单元且分支较少、范围不太大的简单配电网,0引言但是当馈线终端单元上传的信息受干扰或丢失时,配电网在电网中起着

6、分配电能的作用,多采用计算的结果不准确。早期,人工智能算法包括神经辐射型结构,它与用户的利益密切相关。随着经济网络法[叭、遗传算法[¨、粗糙集理论[、PetriNI】快速发展,用电需求不断增加,导致配电网的规模等,以这些算法为基础的配电网故障定位方法能准越来越大,拓扑结构越复杂,发生故障的概率变高。确识别故障区段且具有一定的容错性,但是在实际这就要求系统能够及时有效地发现故障段,进而排计算过程中模型构建较复杂,定位效率不高。近年除故障,缩小因为电网故障带来的经济损失。配电来,智能仿生算法得到较大发展,出现诸如模拟粒网的智能化[1-2]为故障检测提供了方便,如安装在各子

7、群算法[14-15l、蚁群算法[16]、和声算法["]、免疫断路器、分段开关和联络开关的馈线终端装置将检算法Ll。这些算法容错性高,应用到配电网中能实测到的故障信息上传给主站,这为后续的故障定位Ij现对多重故障的准确、快速定位,但是在求解大规分析提供了数据。模优化问题时要求初始种群数目大,易陷入局部最目前,国内外已有很多关于配电网故障定位的优,定位效率一般。方法【4],大致可分为两类:基于图论算法和基于人蝙蝠算法(Batalgorithm,BA)t19j是Yang在2010工智能算法。矩阵法[8-9]是图论算法中最具代表性的年提出的一种元启发式优化算

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