基于混合蚁群算法的配电网故障区段定位研究

发布时间：2021-02-16 16:55

　　随着城市电网改造和智能电网的不断发展,我国对配电网供电质量和供电可靠性提出了更高的要求。在配电网发生故障时,要求能及时、快速、可靠的定位出故障,以便快速进行故障隔离并对非故障区进行供电恢复,减少经济损失。可见,高效可靠的故障定位技术在配电安全运行中占有极为重要的地位。本文将蚁群算法引入到配电网故障定位中,分别从算法的改进和故障定位模型两个方面进行深入研究。针对蚁群算法在寻优初期收敛效果过差,易于陷入局部最优等不足,本文将免疫算法的自适应机制引入到蚁群算法中,提出了一种混合蚁群算法应用到配电网故障定位中。首先,针对蚁群算法初期搜索过慢的特点,利用免疫算法快速全局寻优的优点,以免疫算法为主代替蚁群算法进行对问题的初期搜索,并利用其亲和度值改善蚁群算法初始信息素,加快蚁群算法的寻优速度。其次,引入免疫算法的自适应机制改进蚁群算法的信息素挥发系数,加强蚁群算法的自适应能力,提高算法的收敛性及跳出局部最优的能力,避免算法早熟收敛。最后,用免疫算法的免疫操作代替传统蚁群算法的扰动策略,提高算法的准确度,避免了忽略最优解的可能。通过0-1背包问题算例验证了混合蚁群算法要明显优于传统算法。在配电网故障... 

【文章来源】：山东理工大学山东省

【文章页数】：74 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２．２分布式控制型环网系统图??Ｆｉｇｕｒｅ．２．２?Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ?ｃｏｎｔｒｏｌ?ｒｉｎｇ?ｓｙｓｔｅｍ?ｄｉａｇｒａｍ??

味??（ｈ）??图２．１就地控制型故障定位过程??Ｆｉｇ．２．１?Ｌｏｃａｌ?ｃｏｎｔｒｏｌ?ｆａｕｌｔ?ｌｏｃａｔｉｎｇ?ｐｒｏｃｅｓｓ??２．２．２分布式控制型??分布式控制型故障定位就是通过对等通信网络完成各个终端之间的信息交??换，不需要依靠主站对信息的汇总分析，仅依靠各个终端侧的分段开关信息和与??之相邻的分段开关信息，即可判断出故障区段。分布式控制型故障定位模式主要??分为分布式代理型和分布式协同型［２５］。分布式代理型的主要实现就是由一个代理??８??

，，主站通过通信网络上传至主站，主站通过其网络拓扑结构结合相应的算法??故障定位，得出故障区段，再通过通信网络给相应的终端发送相应的控制指??３．故障定位过程??本文以简单的辐射网络和双电源环网为例对集中控制型故障定位过程进行??，简单辐射网络的认为，网络的潮流由电源侧向各个负荷侧流动，当某个支??生故障时，则从电源侧到故障点之间的节点都能检测到故障信息，而故障点??的各个节点不会检测到故障信息。因此，单电源辐射网的故障判据为：若某??上游的节点能检测到故障信息而下游的节点都检测不到故障信息，则认定故??该区段？，若其节点下游有任一节点能检测到故障信息，则认为该区段不存在??。??例如，对于图２．４的单电源辖射网络，开关ＣＢ！为电源开关、Ｓｒ￣Ｓ６为分段??。当开关Ｓ５￣Ｓ６之间发生故障时，对于分段开关ＳＰＳ４都检测到故障电流信??则判断故障不在该区域；对于Ｓ５￣Ｓ６发现，区段ｅ的上游节点Ｓ５检测到故障??信息，而其下游节点Ｓ６没有检测到故障电流信息，由此可以确定故障区段??

【参考文献】：
期刊论文
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博士论文
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[8]改进型人工免疫算法的移动机器人路径规划研究[D]. 王维.西安科技大学 2012
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本文编号：3036646