基于免疫二进制粒子群优化算法的配电网故障定位方法研究

发布时间：2021-04-25 20:16

　　针对二进制粒子群算法在复杂规模化配电网故障定位时收敛速度慢、易陷入局部最优解的缺陷,提出一种基于免疫二进制粒子群优化算法的配电网故障定位方法。首先,应用免疫系统信息处理机制对粒子群算法进行改进,在算法进化过程中建立记忆细胞单元存储优质抗体,避免抗体种群更新后的群体退化。其次,引入抗体浓度调节机制与免疫选择操作保持抗体种群多样性,强化算法全局搜索能力,防止算法早熟。在此基础上,构建亲和度评价函数将改进后的算法应用于配电网故障定位。仿真结果表明,基于免疫二进制粒子群优化算法的配电网故障定位方法能够有效提升算法收敛速度与故障定位准确率,且在故障信息畸变情况下具有良好的容错性能。 

【文章来源】：电力系统保护与控制. 2020,48(20)北大核心CSCD

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
0 引言
1 免疫二进制粒子群优化算法
    1.1 二进制粒子群算法
    1.2 免疫二进制粒子群算法
        （1）抗体浓度
        （2）免疫选择
        （3）免疫记忆
2 基于IBPSO的配电网故障定位算法
    2.1 算法概述
    2.2 抗体编码
    2.3 亲和度评价函数
    2.4 算法流程
3 仿真测试
    3.1 双电源开环运行配电网络算例
    3.2 复杂配电系统仿真测试
    3.3 与BPSO算法的性能对比
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于果蝇优化算法的配电网故障定位[J]. 王巍璋,王淳,敖鑫.  电力系统保护与控制. 2019(18)
[2]基于汉明距离与免疫思想的粒子群算法[J]. 丛培强,李梁,陈亚茹.  重庆理工大学学报(自然科学). 2019(04)
[3]基于粒子群算法的配电网故障定位研究[J]. 马少飞,胡俊,刘强,樊平,王庆丰,李小龙,慧宇翔.  智慧电力. 2018(09)
[4]基于混合算法的含DG配电网故障区段定位[J]. 罗钱,粟时平,刘桂英,尹惠.  电力系统及其自动化学报. 2016(05)
[5]基于免疫遗传算法的含分布式电源配电网重构[J]. 尹洪,刘天琪,李樊,李兴源.  电力系统及其自动化学报. 2014(04)
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[8]基于人工免疫思想的蚁群算法（AIACS）在配电网重构中的应用[J]. 徐延炜,贾嵘.  电力系统保护与控制. 2010(18)
[9]配电网故障区间定位的仿电磁学算法[J]. 郭壮志,吴杰康.  中国电机工程学报. 2010(13)
[10]基于改进遗传算法的配电网故障定位[J]. 严太山,崔杜武,陶永芹.  高电压技术. 2009(02)



本文编号：3160026