[发明专利]一种配电网故障定位方法、装置和计算机可读介质

权利要求书

1.一种配电网故障定位方法，其特征在于，包括：

获取馈线终端设备反馈的故障信息，并基于所述故障信息确定待定位配电网的故障信息的编码信息；

将所述待定位配电网的故障信息输入至免疫粒子群算法中进行分析，得到分析结果；

基于所述分析结果对所述待定位配电网进行故障定位。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述待定位配电网的故障信息输入至免疫粒子群中进行分析，得到分析结果包括：

初始化所述免疫粒子群算法中的计算参数，其中，所述计算参数包括：搜索空间的维数，初始化粒子群种群的规模，记忆粒子数量，最大迭代次数，个体学习因子，群体学习因子，惯性权重，变异概率和初始个体极值；

对所述初始种群规模中的每个粒子进行亲和度和浓度的计算，并初始化算以下数据：每个所述粒子的最优位置、每个所述粒子的最优亲和度，群体最优位置，群体最优亲和度，其中，每个所述粒子的位置表示所述待定位配电网中各个区段的状态编码；

在对所述免疫粒子群算法进行初始化计算之后，对每个所述粒子进行迭代计算，得到计算结果，其中，所述计算结果中包括所述待定位配电网的故障区段。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对每个所述粒子进行迭代计算，得到计算结果包括：

将初始化的所述粒子群种群作为目标粒子群执行以下步骤，直至满足迭代停止条件：

按照亲和度由高到低的顺序对所述目标粒子群中的每个粒子进行排序，得到排序结果，并将所述排序结果中的前N_m个的粒子作为免疫粒子，并提取疫苗保存到记忆库中；

更新所述目标粒子群中每个粒子的位置和速度，得到更新之后的粒子；

计算所述更新之后的粒子的浓度和亲和度，并对所述更新之后的粒子进行抑制和选择，得到抑制选择后的粒子；

对所述抑制选择后的粒子进行变异操作，得到变异之后的所述目标粒子群；

将所述记忆库中的粒子接入到所述变异之后的目标粒子群中，得到中间粒子种群，并按照亲和度由高到低的顺序对所述中间粒子种群进行排序，以及，将排序结果中的前N个粒子作为新一代的种群；

判断是否满足迭代条件；

若满足，则输出所述新一代的种群的群体最优位置和群体最优亲和度；

若不满足，则将所述新一代的种群作为所述目标粒子群，返回执行以上步骤。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，更新所述目标粒子群中每个粒子的位置和速度，得到更新之后的粒子包括：

根据上一次迭代过程中计算到的粒子最优位置，群体最优位置和粒子位置，计算当前迭代计算过程中所述目标粒子群中立足的位置和速度，计算公式描述为：

其中，i依次取1至M；k为当前迭代过程的迭代次数；ω为惯性权重；c1为个体学习因子；c2为群体学习因子；ξ₁、ξ₂和r_i^k+1为[0,1]之间的随机数；personalbest_x^k(i)为所述目标粒子群中的粒子i在第k次迭代后在搜索空间中的最优位置；S_b^k(i)为所述粒子i在第k次迭代后的位置；globalbest_x^k为第k次迭代之后，所述目标粒子群中最优的位置。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述更新之后的粒子进行抑制和选择，得到抑制选择后的粒子包括：

基于公式P_s(i)＝aP₁(i)+(1-a)P₂(i)对所述更新之后的粒子进行抑制和选择，其中，a为浓度衰减系数。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述抑制选择后的粒子进行变异操作包括：

在所述目标粒子群中随机选择一个粒子，对选中的粒子以变异概率Pm改变其等位基因。