[发明专利]一种基于改进万有引力算法的含DG配电网的故障区段定位方法

说明书

本发明公开了一种基于改进万有引力算法的含DG配电网的故障区段定位方法，根据正常运行时段汇集的FTU信息，对接入DG后的配电网生成拓扑图；确定电流的正方向，并对故障电流进行编码；根据拓扑图，构造馈线与节点间的开关函数和评价函数；根据FTU上传的故障电流信息，对馈线区段信息进行编码，形成算法中的寻优粒子，基于综合反向学习法和混沌映射法的万有引力算法进行故障定位。本发明能在配电网发生单点故障、多点故障和伴有部分开关信息畸变的情况下，均能够得到准确结果。

技术领域

本发明涉及配电网故障定位技术，具体涉及一种基于改进万有引力算法的含DG配电网的故障区段定位方法。

背景技术

传统配电网引入分布式电源(Distributed Generation DG)后，直接影响到了系统的负荷增长模式，配电网运行的可靠性和稳定性也会受到波动。当配电网发生故障时，由于 DG的并入，配电网结构变得复杂，故障的定位也产生一定困难。针对配电网故障定位的方法可以分为测距类和定位类两大类。测距类有阻抗法、行波法等，定位类有矩阵法、人工智能法等。其中，人工智能法具有较高的容错率，能够很好的解决FTU上传信息畸变等问题进而完善配电网SCADA系统。当前已有的配电网故障定位方法主要有粒子群算法和遗传算法。粒子群算法存在寻优过程中处理的数据较多，快速性差等缺点；遗传算法也存在着早熟收敛、计算量大从而导致定位速度慢的缺点。

发明内容

本发明目的在于提供一种基于改进万有引力算法的含DG配电网的故障区段定位方法。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种基于改进万有引力算法的含DG配电网的故障区段定位方法，包括如下步骤：

步骤1：根据正常运行时段汇集的FTU信息，对接入DG后的配电网生成拓扑图；

步骤2：确定电流的正方向，并对故障电流进行编码；

步骤3：根据拓扑图，构造馈线与节点间的开关函数和评价函数；

步骤4：根据FTU上传的故障电流信息，对馈线区段信息进行编码，形成算法中的寻优粒子，基于综合反向学习法和混沌映射法的万有引力算法进行故障定位。

本发明与现有技术相比，其显著优点为：1)使用改进的反向学习法生成优质的初始种群，能够有效地降低算法的求解时间；2)面对万有引力算法在陷入局部最优解的情况下，使用基于Tent映射的混沌扰动，增加种群的多样性。增加算法搜索其他解的概率；3)采用改进万有引力算法对含DG的配电网进行故障定位，能在配电网发生单点故障、多点故障和伴有部分开关信息畸变的情况下，均能够得到准确结果。

附图说明

图1为本发明基于万有引力算法的含DG配电网的故障区段定位方法的流程图。

图2为规定的电流正方向示意图。

图3为含DG的辐射型配电网示例图。

图4为故障的含DG的辐射型配电网示例图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例，进一步说明本发明方案。

如图1所示，基于改进万有引力算法的含DG配电网的故障区段定位方法，包括如下步骤：

步骤1：根据正常运行时段汇集的FTU信息对接入DG后的配电网生成拓扑图；

步骤2：确定电流的正方向，并对故障电流进行编码；