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广西师范大学学报(自然科学版) ›› 2024, Vol. 42 ›› Issue (4): 64-73.doi: 10.16088/j.issn.1001-6600.2023041407
吴艺, 文中*, 冯铃, 覃治银, 郑连华, 汤伟钊
WU Yi, WEN Zhong*, FENG Ling, QIN Zhiyin, ZHENG Lianhua, TANG Weizhao
摘要: 针对分布式电源大量接入使得配电网结构复杂化,导致故障定位难度增大的问题,本文提出一种改进黑猩猩算法与隐枚举法结合的配电网分区故障定位方法。首先,引入Iteration映射来提高初始化种群质量,加入变异柯西算子和反向学习策略以及单纯形法用于改善算法的局部开发能力和勘探能力;然后,建立含分布式电源的开关函数和目标函数,依据故障点与开关函数的对应机理,进行区域划分;最后,通过仿真验证,所提方法与传统的黑猩猩算法分区定位方法相比在求解速度上平均提高43.05%,准确率上平均提高1.17%,表明改进黑猩猩分区定位方法能够准确、迅速定位故障区段,同时具有较高的容错性。
中图分类号: TM73
[1] 缪希仁,赵丹,刘晓明,等.含分布式电源配电网短路保护研究综述[J].高电压技术,2023,49(7):3006-3019. DOI: 10.13336/j.1003-6520.hve.20220922. [2] 马新娜,赵猛,祁琳.基于卷积脉冲神经网络的故障诊断方法研究[J].广西师范大学学报(自然科学版),2022,40(3):112-120. DOI: 10.16088/j.issn.1001-6600.2021070808. [3] 邹艳丽,汪洋,刘树生,等.带有邻居度信息的容量负载模型下电网级联故障研究[J].广西师范大学学报(自然科学版),2019,37(4):27-36. DOI: 10.16088/j.issn.1001-6600.2019.04.003. [4] 詹惠瑜,刘科研,盛万兴,等.有源配电网故障诊断与定位方法综述及展望[J].高电压技术,2023,49(2):660-671. DOI: 10.13336/j.1003-6520.hve.20211604. [5] AZEROUAL M, BOUJOUDAR Y, ALJARBOUH A, et al. A multi-agent-based for fault location in distribution networks with wind power generator[J]. Wind Engineering, 2022, 46(3): 700-711. DOI: 10.1177/0309524X211044507. [6] 徐彪,尹项根,张哲,等.矩阵算法和优化算法相结合的配电网故障定位[J].电力系统自动化,2019,43(5):152-158. DOI: 10.7500/AEPS20180115002. [7] HE H Y, LU Z G, GUO X Q, et al. Optimized control strategy for photovoltaic hydrogen generation system with particle swarm algorithm[J]. Energies, 2022, 15(4): 1472. DOI: 10.3390/en15041472. [8] 郑涛,潘玉美,郭昆亚,等.基于免疫算法的配电网故障定位方法研究[J].电力系统保护与控制,2014,42(1):77-83. DOI: 10.7667/j.issn.1674-3415.2014.01.011. [9] 张颖,周韧,钟凯.改进蚁群算法在复杂配电网故障区段定位中的应用[J].电网技术,2011,35(1):224-228. DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2011.01.032. [10] 吉兴全,张朔,张玉敏,等.基于IELM算法的配电网故障区段定位[J].电力系统自动化,2021,45(22):157-166. DOI: 10.7500/AEPS20210121007. [11] 卫志农,何桦,郑玉平.配电网故障区间定位的高级遗传算法[J].中国电机工程学报,2002,22(4):127-130. DOI: 10.3321/j.issn:0258-8013.2002.04.026. [12] 颜景斌,夏赛,王飞,等.基于改进遗传算法的有源配电网故障定位分析[J].电力系统及其自动化学报,2019,31(6):107-112. DOI: 10.3969/j.issn.1003-8930.2019.06.017. [13] 周湶,郑柏林,廖瑞金,等.基于粒子群和差分进化算法的含分布式电源配电网故障区段定位[J].电力系统保护与控制,2013,41(4):33-37. DOI: 10.7667/j.issn.1674-3415.2013.04.006. [14] 舒凡娣,谢嘉晟,廖晓娇,等.结合粒子群算法和穷举法的配电网故障诊断方法[J].智慧电力,2019,47(1):94-99. DOI: 10.3969/j.issn.1673-7598.2019.01.017. [15] 陈磊,詹跃东,田庆生.基于改进二进制灰狼优化算法的配网故障定位[J].电子测量技术,2019,42(1):1-5. DOI: 10.19651/j.cnki.emt.1802075. [16] 任志玲,刘卫东,杨柳,等.基于改进鸽群算法的含分布式电源配电网故障定位[J].电源学报,2022,20(4):171-178. DOI: 10.13234/j.issn.2095-2805.2022.4.171. [17] KHISHE M, MOSAVI M R. Chimp optimization algorithm[J]. Expert Systems with Applications, 2020, 149: 113338. DOI: 10.1016/j.eswa.2020.113338. [18] 谢国民,陈天香.改进黑猩猩算法的光伏发电功率短期预测[J].电力系统及其自动化学报,2024, 36(2): 135-143. DOI: 10.19635/j.cnki.csu-epsa.001241. [19] 黄倩,刘升,李萌萌,等.多策略黑猩猩优化算法研究及其工程应用[J].计算机工程与应用,2022,58(19):174-183. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2101-0520. [20] 刘琨,赵露露,王辉.一种基于精英反向和纵横交叉的鲸鱼优化算法[J].小型微型计算机系统,2020,41(10):2092-2097. DOI: 10.3969/j.issn.1000-1220.2020.10.012. [21] BABU S S, JAYASUDHA K. A simplex method-based bacterial colony optimization algorithm for data clustering analysis[J]. International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 2022, 36(12): 2259027. DOI: 10.1142/S0218001422590273. |
[1] | 奉婷, 周严, 董仁玲, 李灿. 基于改进三维生态足迹模型的珠江—西江经济带生态补偿价值测度及分区研究[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2024, 42(4): 229-244. |
[2] | 肖志恒, 刘会家. 基于博弈论-改进TOPSIS的配电网节点脆弱性评估[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2023, 41(3): 20-30. |
[3] | 闫 妍,胡宝清,侯满福,史莎娜. 广西岩溶区县域石漠化治理模式适宜性评价[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2017, 35(4): 145-153. |
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