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基于云粒子群算法的含DG配电网故障定位

发布时间:2017-08-12 13:31

  本文关键词:基于云粒子群算法的含DG配电网故障定位


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【摘要】:城市的飞速发展使得配电网规模越来越大,如何保障配电网安全稳定的运行是一个目前急需解决的问题,并且对配电网馈线区段的监测和线路故障的诊断定位也是一个比较热门的研究领域。而目前分布式发电(Distributed Generation,DG)技术的快速发展与应用,使得DG接入配电网越来越频繁,这也为配电网的故障区段定位带来了新的困难与挑战。因此,有必要开展对含DG的配电网的故障定位技术的研究,从而制定出故障分离方案和对DG故障的控制策略。本文在综述了目前国内外对配电网故障区段定位研究现状的基础上,以粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)和云理论为基础,对配电网故障区段的定位方法、故障信息的编码、配电网开关函数和评价函数的建立、故障区段定位算法的融合等方面进行了深入的研究。本文首先对几种常见的DG进行了简要的介绍,并且对其并网原则进行了简单的探讨,然后分析了DG并网对于配电网故障区段定位的影响。再此基础上本文将进一步研究含DG配电网的故障区段定位技术。在研究含DG的配电网故障区段定位之前,本文首先分析了基本粒子群算法对不含DG的配电网故障定位。分析了不含DG的辐射型配电网故障信息特征,根据配电网的拓扑结构和FTU上传故障信息建立开关函数和评价函数,并引入PSO算法进行故障定位。通过对单点故障、多点故障以及含信息畸变的故障仿真表明PSO算法能够进行故障定位,但具有一些明显的缺点。为改进基本粒子群算法的缺点和能够使之应用于含DG的配电网故障诊断中,本文将粒子群算法与云理论相结合,形成云粒子群算法,并重构了含DG配电网的开关函数。基于此,然后利用MATLAB2012a对算法在故障诊断中的有效性和收敛性进行仿真分析。仿真结果表明云粒子群能够准确的对含DG配电网的故障区段进行准确的定位,并通过收敛性仿真找到了云粒子群算法的最佳参数。最后经过与差分算法、基本粒子群算法的对比仿真,表明了云粒子群算法的优势。本文围绕配电网故障区段定位技术展开研究,研究基于粒子群算法与云理论相结合的融合算法对含DG的配电网故障区段定位。经过仿真分析验证了该算法的有效性,具有重要的理论意义,对后续的含DG配电网的故障诊断具有一定参考价值。
【关键词】:配电网 故障诊断 分布式发电 粒子群算法 云理论
【学位授予单位】:湖北工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TM711
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-9
  • 第1章 绪论9-16
  • 1.1 选题背景与意义9-10
  • 1.2 配电网故障区段定位的分类与研究现状10-15
  • 1.2.1 直接算法10-11
  • 1.2.2 间接算法11-15
  • 1.3 本文主要研究工作15-16
  • 第2章 分布式电源接入对配电网的影响16-24
  • 2.1 分布式电源的分类17-21
  • 2.1.1 太阳能17-19
  • 2.1.2 风能19-20
  • 2.1.3 微型内燃机20-21
  • 2.2 分布式电源的接入准则21-22
  • 2.3 分布式电源对配电网故障定位的影响22-23
  • 2.4 本章小结23-24
  • 第3章 标准粒子群在配电网故障定位中的研究24-41
  • 3.1 粒子群算法的基本原理24-26
  • 3.2 粒子群算法在配电网故障定位中的实现26-35
  • 3.2.1 编码问题27
  • 3.2.2 开关函数的构造27-32
  • 3.2.3 适应度函数的构造32-33
  • 3.2.4 故障区段定位分析33-35
  • 3.3 算例仿真分析35-39
  • 3.3.1 PSO对辐射型配电网进行故障定位35-38
  • 3.3.2 PSO对含DG的配电网进行故障定位38-39
  • 3.4 粒子群算法的缺点39-40
  • 3.5 本章小结40-41
  • 第4章 云粒子群算法在含DG配电网故障区段定位41-61
  • 4.1 云粒子群算法的实现42-47
  • 4.1.1 基本云理论42-44
  • 4.1.2 云粒子群算法故障定位的基本步骤44-45
  • 4.1.3 基于CPSO的配电网故障定位流程45-47
  • 4.2 有效性仿真分析47-54
  • 4.2.1 单点故障仿真分析47-51
  • 4.2.2 多重故障仿真分析51-53
  • 4.2.3 容错性分析53-54
  • 4.3 收敛性仿真分析54-60
  • 4.3.1 种群规模的影响55-57
  • 4.3.2 最大速度限定的影响57-59
  • 4.3.3 与其他算法的性能比较59-60
  • 4.4 本章小结60-61
  • 第5章 总结与展望61-63
  • 参考文献63-67
  • 致谢67-68
  • 附录68

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本文编号:661861

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