基于蚁群算法的电能质量扰动源定位研究

发布时间：2021-06-10 18:29

　　随着科技水平的发展,电能的应用场景越来越多,各种类型负荷的使用导致了电能质量的下降,特别是一些非线性负荷和冲击性负荷对电能质量的影响尤其严重。电能质量下降导致的各种问题使得科研工作者对其展开了相关研究,但是目前对于电能质量扰动源定位方面的研究相对较少。为了查明电能质量扰动来源、提高电能质量水平、减小电力系统运行风险和经济损失,应该快速准确的定位电能质量扰动源位置。现有的电能质量扰动源定位方法仍然存在某些方面的不足,还需要不断进行研究。针对现有电能质量扰动源定位方法的不足之处,本文提出了一种基于蚁群算法的电能质量扰动源定位法,研究了蚁群算法在寻优问题中的应用和优势,并将蚁群算法用以求解电能质量扰动源定位问题。主要研究内容如下:（1）通过蚁群的觅食行为阐述了蚁群算法的基本原理,以旅行商问题为例分析了蚁群算法的路径选择、信息素释放及更新的原则,最后总结了蚁群算法在求解此类问题时的优势。（2）根据配电网拓扑结构建立电能质量扰动源定位的数学模型,将配电网电能质量扰动源定位问题转化为求解旅行商问题的模式,将电能质量扰动源的定位看作为全局寻优问题。首先对电能质量扰动方向信息进行编码、构造评价函数和设... 

【文章来源】：山东理工大学山东省

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

不同扰动方向信息下的运行时间

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于稀疏自动编码器深度神经网络的电能质量扰动分类方法[J]. 屈相帅,段斌,尹桥宣,晏寅鑫,钟颖.  电力自动化设备. 2019(05)
[2]基于自编码器和卷积神经网络的电能质量扰动分类[J]. 朱瑞金,郭威麟,龚雪娇.  电力系统及其自动化学报. 2019(07)
[3]基于并行隐马尔科夫模型的电能质量扰动事件分类[J]. 谢善益,肖斐,艾芊,周刚.  电力系统保护与控制. 2019(02)
[4]电能质量扰动信号的自适应去噪方法[J]. 王燕,李群湛,高洁.  电力系统自动化. 2016(23)
[5]一种平稳小波变换改进阈值函数的电能质量扰动信号去噪方法[J]. 范小龙,谢维成,蒋文波,李毅,黄小莉.  电工技术学报. 2016(14)
[6]带分布式电源的配电网电能质量扰动源定位[J]. 黄飞腾,翁国庆,王强.  电力系统自动化. 2015(09)
[7]基于扰动功率的电压暂降源方向判断[J]. 唐轶,文雷,于琪,方永丽,陈奎.  中国电机工程学报. 2015(09)
[8]具有容错能力的电能质量扰动源定位方法[J]. 董海艳,贾清泉,王宁.  电力系统保护与控制. 2014(16)
[9]电力扰动数据分析学——电能质量监测数据的新应用[J]. 徐文远,雍静.  中国电机工程学报. 2013(19)
[10]电压暂降源定位的优化综合判据法[J]. 吕干云,吴育聪.  电力系统保护与控制. 2013(05)

硕士论文
[1]电能质量扰动实时仿真平台开发与扰动源定位算法研究[D]. 董海艳.燕山大学 2009
[2]基于蚁群算法的配电网故障定位研究[D]. 易礼宏.广西大学 2008
[3]配电网中电压暂降源的识别与定位[D]. 楼书氢.华北电力大学（北京） 2007



本文编号：3222901