[发明专利]一种基于改进遗传算法的含分布式电源配电网故障定位

说明书

本发明涉及一种基于改进遗传算法的含分布式电源配电网故障定位方法，本发明的目的是采用改进遗传算法提高故障点的定位速度和定位准确度。其方法包括：建立配电网故障定位数学模型，建立线路的运行状态和配电开关状态之间的联系函数，建立评价函数来评估目标值的适应度，在传统的遗传算法产生初始种群中进行改进，分为N个(基于配电网络节点个数确定)不同的种群，用单点交叉取代传统的个体交叉，使得每个种群中的个体都分别代表不同的故障类型，通过算例仿真跟传统的算法进行对比。本发明通过改进遗传算法的初始种群，提出单体交叉，能够减少多余的种群搜索，更快的确定故障种群，提高故障点的搜索速度。

技术领域

本发明属于配电网的故障定位领域，涉及一种基于改进遗传算法的分布式电源配电网故障定位技术。

背景技术

目前，随着人们对电能质量的要求不断提高，配电网的发展也越来越向稳定、节能、环保方向发展。各类分布式电源大量接入配电网，使得传统的辐射状网络变成含有中小型电源的多电源网络，这也给配电网的故障定位带来困难。

目前，针对电力系统故障诊断的方法较多，主要有：(1)矩阵算法，它是一种简单直观的方法，计算速度快，但在应对信息畸变的情况时容易出错，由于馈线终端单元(FeederTerminal Unit，FTU)多安装在自然环境比较恶劣的户外，上传的信息容易发生丢失和畸变，所以该算法的应用效果并不理想。(2)蚁群算法、粒子群算法、神经网络算法等虽然具有较好的容错性，但随着配电网的结构越来越复杂，在故障定位时过程繁琐，需要大量的信息处理和数据运算，不能快速的进行故障诊断定位。

跟上述几种方法相比较，基于改进的遗传算法，将传统的种群改进为每一种群代表一种故障类型，能够在搜索范围缩小的情况下，能够快速的对常发生的少重故障进行定位，使得算法效率更高。

发明内容

本发明的目的是对遗传算法中全局搜索范围太广，搜索速率慢进行改进，提出一种能够减少多余搜索步骤，更加快速，全面，准确地进行故障定位。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：该基于改进遗传算法的分布式电源配电网故障定位技术，具体包括以下步骤，相关流程图参见图1：

(1)建立配电网故障定位数学函数模型，对配电网中线路的检测装置检测到的故障电流进行编码；

(2)对遗传算法中生成初始种群进行改进，依次生成不同的种群，使不同的种群分别代表不同的故障；

(3)建立一个能够把当前线路的运行状况和配电开关状态相互联系的函数，来反映开关故障电流越限信息与线路状态的关系，同时兼顾分布式并入的影响；

(4)将遗传算法中的个体交叉替换成单体交叉，能够确保每一种群所代表的不同故障不变的情况下，扩大个体的多样性，同时对同一种群中的个体进行选择和淘汰；

(5)建立一个能够反映所测故障点准确度的函数，即适应度函数，适应度越大说明所得到的故障点越准确。

本发明提出的基于改进遗传算法的含分布式电源配电网故障定位，其内容包括对遗传算法的种群进行改进，分为N个(基于配电网络节点个数确定)不同的种群，使得每个种群中的个体都分别代表不同的故障类型。对遗传算法中的个体交叉进行改进，把个体交叉替换成单体交叉以确保不同种群的不同故障类型不变，同时提高算法对配电网故障定位诊断的效率，提高准确度。

附图说明

下面结合附图和本发明的实施方式进一步详细说明：

图1为基于聚类和关联规则挖掘的电力通信网风险评估系统的流程示意图

图2为配电网结构图

图3为无畸变情况下实验仿真图

图4为有畸变情况下实验仿真图

具体实施方式