检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:李超文[1] 何正友[1] 张海平[1] 高辉[2]
机构地区:[1]西南交通大学电气工程学院,四川成都610031 [2]安徽省电力公司合肥供电公司,安徽合肥230051
出 处:《电力系统保护与控制》2009年第7期35-39,共5页Power System Protection and Control
基 金:国家自然科学基金(No.50407009);四川省杰出青年基金项目(No.06ZQ026-012);教育部优秀新世纪人才支持计划项目(NCET-06-0799)
摘 要:粒子群算法是一种群体智能优化算法,具有简单易行、容易实现、收敛性好等优点。通过建立适当的优化模型,提出了基于二进制粒子群算法的辐射状配电网故障定位算法,并通过算例验证了该算法的可行性和有效性。结果表明该算法收敛速度快,能够对辐射状配电网中单点和多点故障进行准确定位,并在部分故障信息畸变的情况下,能得出正确结果,容错性能好。PSO is an optimized algorithm with collective intelligence, which has advantages of simpleness, easy realization and good astringency. By building an appropriate optimized model, this paper puts forward method of fault sections location in radialized distribution networks based on binary particle swarm optimization algorithm, numerical examples demonstrate the feasibility and effectiveness of the proposed method. The results indicate the algorithm has fast convergent velocity and accurate fault location abilities in single fault or multiple faults situations. In addition, it also has good fault-tolerance when some fault information is aberrated.
关 键 词:配电网 故障定位 优化模型 粒子群算法 容错性能
分 类 号:TM76[电气工程—电力系统及自动化]
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