【摘 要】
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随着大量的分布式电源接入配电网,使得电力系统故障时故障电流的大小和方向都会发生变化,传统的故障定位方法将不再适用.为了快速高效地解决含分布式电源的故障区段定位问题,引入一种基于模拟退火和进化机制改进的人工鱼群算法(evolving?simulated annealing artificiat fish swarm algorithm,E-SAAFSA).该算法既保留了基本人工鱼群算法的精确度,同时又具备模拟退火算法跳出局部最优的能力以及生物进化机制“优胜劣汰”的高选择性.最后采用经典的33节点网络作为模型
【机 构】
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云南民族大学电气信息工程学院,昆明 650000;国网山东省电力公司单县供电公司,山东 菏泽 274300
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随着大量的分布式电源接入配电网,使得电力系统故障时故障电流的大小和方向都会发生变化,传统的故障定位方法将不再适用.为了快速高效地解决含分布式电源的故障区段定位问题,引入一种基于模拟退火和进化机制改进的人工鱼群算法(evolving?simulated annealing artificiat fish swarm algorithm,E-SAAFSA).该算法既保留了基本人工鱼群算法的精确度,同时又具备模拟退火算法跳出局部最优的能力以及生物进化机制“优胜劣汰”的高选择性.最后采用经典的33节点网络作为模型,Matlab2017b软件对算例进行仿真.结果表明算法通过对人工鱼的进化、鱼群行为的模拟以及对最优人工鱼“退火”的处理,可以实现配电网的故障区段定位,且具有稳定性好、精确性高、收敛速度快等特点.
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