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作 者:周杨珺 高立克 欧阳健娜 ZHOU Yangjun GAO Like OUYANG Jianna(Electric Power Research Institute of Guangxi Power Grid Co., Ltd., Nanning 530023, Chin)
机构地区:[1]广西电网有限责任公司电力科学研究院,广西南宁530023
出 处:《智慧电力》2017年第10期56-60,65,共6页Smart Power
基 金:国家自然科学基金资助项目(51277029)~~
摘 要:配电网网络结构复杂,故障类型多样,在现场运行中故障定位的准确性难以保证。采用微分进化算法(DE),利用罚因子协同进化机制,同时对解集与罚因子进行优化,实现基于配电网暂态录波数据的故障定位,有效提高了故障定位的容错能力与精度。仿真结果表明,在配电网单点和多点发生故障时,所采用算法具有良好的收敛性和容错能力,能够较好地实现配电网故障定位,为配电网利用暂态录波数据进行快速故障定位,提供了重要的技术支撑。Distribution network has complicated grid structure and various kinds of faults, which make the current measures hard to accurately locate fault zones in field operation. This paper proposes a differential evolutionary algorithm to locate the fault based on the transient wave record data from the distribution network, using the mechanism of cooperative coevolution with penalty factor to optimize the solution set and punishment factor. The simulation result shows that the proposed method has good convergence and fault-tolerant ability when single point or muki-points fault occurs in the distribution network. In addition, it can provide important technical support for the fault position in the distribution network based on the transient wave data.
关 键 词:配电网 故障定位 微分进化算法 罚因子 暂态录波
分 类 号:TM862[电气工程—高电压与绝缘技术]
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