基于自适应遗传量子粒子群算法的配电网故障定位

• 作者: 宫宇 张莲 杨洪杰 李涛 贾浩 张尚德 赵梦琪
• 来源期刊: 浙江电力
• 关键词: 配电网 自适应遗传算法 量子粒子群算法 故障定位
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 所属期刊栏目: 配电网技术|Distribution Network Technology
• 页码范围: 1-7
• 页数: 7页
• 分类号: TM732
• 语种: 中文
• DOI: 10.19585/j.zjdl.202106001

摘要

针对配电网发生故障时会存在故障过电流信息缺失或漏报的情况,造成现有方法无法对故障区间进行准确定位的问题,提出了一种基于AGA-QPSO(自适应遗传量子粒子群算法)的配电网故障定位方法.AGA-QPSO算法采用实数编码实现AGA算法及QPSO算法的统一编码,在QPSO寻优过程中引入AGA的遗传、变异操作,并根据适应度值动态调整遗传变异概率,以提升算法性能.然后构建了适用于配电网的开关函数及评价函数.最后在IEEE 33节点配电网中进行了仿真测试,结果表明改进算法对于单重故障与多重故障,无论短路电流信息是否完备,均能在较少迭代次数下进行准确定位,具有一定容错性.