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基于混合算法的含DG配电网故障区段定位

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成果类型:
期刊论文
论文标题(英文):
Fault Section Location for Distribution Networks with DG Based on Hybrid Algorithm
作者:
罗钱;粟时平;刘桂英;尹惠
作者机构:
[罗钱; 粟时平; 刘桂英; 尹惠] 长沙理工大学电气与信息工程学院, 长沙, 410004
语种:
中文
关键词:
蝙蝠算法;差分进化算法;分布式电源;配电网;故障定位
关键词(英文):
differentialevolutionalgorithm;distributedgeneration(DG);distributionnetwork;faultlocation
期刊:
电力系统及其自动化学报
ISSN:
1003-8930
年:
2016
卷:
28
期:
5
页码:
86-90
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
电气与信息工程学院
摘要:
针对现有故障区段定位方法在含分布式电源DG(distributed generation)配电网定位效果不理想,且故障信息畸变会影响故障区段定位准确性的问题,提出了一种基于蝙蝠和差分进化的混合算法的故障区段定位方法。首先在蝙蝠算法中引入差分进化算法,然后建立含DG配电网拓扑结构的开关函数和区段定位评价模型,解决了含DG配电网故障区段定位问题。该混合算法提高了收敛精度、多样性,避免种群个体陷入局部最优,算例仿真结果验证了该算法能够准确地定位含DG配电网的单一和多重故障区段,具有良好的容错性。
摘要(英文):
Existing methods for fault section location in distribution network with distributed generation DG is not ideal,and fault information distortion can affect the accuracy of the location,a hybrid algorithm based on differential evolution algorithm and bat algorithm for fault-section location is put forward in this paper. First,differential evolution algorithm were introduced into the bat algorithm. Then,by building a new switch function and section location evaluation model in distribution network with DG,which solved the problem of fault location in distribution network with DG. The hybrid algo...

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