配电网故障定位与恢复算法研究

发布时间：2017-09-12 22:39

  本文关键词：配电网故障定位与恢复算法研究

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【摘要】：随着社会经济的不断发展,电力系统规模逐渐扩大,用户对供电可靠性的要求越来越来高,配电自动化系统成为主流发展方向。故障发生后及时判断故障位置,完成故障区段定位及非故障失电区域的供电恢复是配电自动化的核心内容,现已成为国内外研究热点。本文主要研究基于拓扑分析的配电网故障定位和故障恢复蚁群算法。介绍了配电网的结构特点及传统的电网络模型,指出传统电网络模型的局限性和进行配电网拓扑分析的必要性,分析比较了拓扑分析广度优先搜索法和深度优先搜索法的优缺点,最终选用广度优先搜索法作为本文拓扑分析方法,建立配电网变结构耗散网络模型,为故障定位和故障恢复打下基础。蚁群算法因其良好的收敛性及运算速度在配电网故障定位领域得到广泛应用,但传统蚁群算法具有易早熟陷入局部最优等缺点。本文基于前人研究成果,对传统蚁群算法进行改进：提出了设置初始信息素浓度的新方法；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,启动扰动原则,避免算法陷入局部最优；对于多电源情况,提出了一种新的开关函数构造方法,避免进行多次定位的繁琐。算例分析验证了本文算法的可行性和容错性。本文研究比较了遗传算法和启发式规则等常用故障恢复算法,提出将改进蚁群算法应用于配电网故障恢复中。采用开关操作数等四个恢复指标结合模糊判据构造蚁群算法评价函数,提出故障恢复蚁群算法可操作开关集的概念,引入关键路径法,缩小可操作开关集规模,从而减小算法搜索范围,提高搜索速度。算例分析表明,该算法具有高度收敛性、实时性以及较强的全局稳定性。
【关键词】：配电网 拓扑分析 蚁群算法 故障定位 故障恢复
【学位授予单位】：南京师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM727
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第1章 绪论7-16
• 1.1 选题背景和研究意义7
• 1.2 配电自动化系统7-10
• 1.2.1 配电自动化概述8-9
• 1.2.2 配电自动化的研究现状和发展趋势9-10
• 1.3 配电网故障定位与恢复10-14
• 1.3.1 配电网故障定位与恢复研究难点10-11
• 1.3.2 配电网故障定位与恢复研究现状11-14
• 1.4 本文主要工作14-16
• 第2章 配电网拓扑分析与潮流计算16-31
• 2.1 配电网的结构特点16
• 2.2 传统电网络模型16-18
• 2.3 配电网拓扑分析18-26
• 2.3.1 配电网的拓扑描述18-19
• 2.3.2 配电网拓扑分析的图论基础19-22
• 2.3.3 配电网拓扑分析方法22-24
• 2.3.4 配电网拓扑分析流程24-26
• 2.4 电网的变结构耗散网络模型26-29
• 2.4.1 配电网的无向图拓扑描述27
• 2.4.2 配电网的有向图拓扑描述27-29
• 2.5 配电网潮流计算29-30
• 2.6 本章小结30-31
• 第3章 配电网故障定位蚁群算法研究31-44
• 3.1 蚁群算法简介31-34
• 3.1.1 蚁群算法的基本思想及实现过程31-34
• 3.1.2 蚁群算法应用于配电网故障定位的基本原理34
• 3.2 基于改进蚁群算法的配电网故障定位34-39
• 3.2.1 基于广度优先搜索法的故障定位开关函数获取34-35
• 3.2.2 构造评价函数35-36
• 3.2.3 改进蚁群算法36-38
• 3.2.4 算法流程38-39
• 3.2.5 参数设置39
• 3.3 改进蚁群算法在多电源条件下的应用39-41
• 3.4 算例分析41-43
• 3.4.1 单电源条件下的算例分析41-42
• 3.4.2 多电源条件下的算例分析42-43
• 3.5 本章小结43-44
• 第4章 配电网故障恢复算法研究44-63
• 4.1 配电网故障恢复的原则44-45
• 4.2 配电网故障恢复的数学模型45-48
• 4.2.1 配电网故障恢复的目标函数45-47
• 4.2.2 电网故障恢复的约束条件47-48
• 4.3 配电网故障恢复方法分析48-50
• 4.3.1 基于启发式规则的配电网故障恢复方法49
• 4.3.2 基于遗传算法的配电网故障恢复方法49-50
• 4.4 基于改进蚁群算法的配电网故障恢复50-62
• 4.4.1 可操作开关集概念51-52
• 4.4.2 基于关键路径法的网架化简及可操作开关集确立52-54
• 4.4.3 蚁群算法应用于配电网故障恢复的基本原理54-55
• 4.4.4 评价函数确立55-57
• 4.4.5 算法流程57-58
• 4.4.6 切负荷情况下的处理策略58
• 4.4.7 算例分析58-62
• 4.5 本章小结62-63
• 第5章 总结与展望63-65
• 参考文献65-70
• 攻读硕士期间发表的论文70-71
• 致谢71

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前8条

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本文编号：839946