[發(fā)明專利]一種基于LFOA的配電網(wǎng)故障區(qū)段定位方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710179676.5
• 申請日: 2017-03-23
• 公開（公告）號: CN107271840A
• 公開（公告）日: 2017-10-20
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 梁朔;高立克;周楊珺;俞小勇;李克文;李珊;陳紹南;歐世鋒;秦麗文;歐陽健娜;楊藝云;祝文姬;吳劍豪
• 申請（專利權(quán)）人: 廣西電網(wǎng)有限責(zé)任公司電力科學(xué)研究院
• 主分類號: G01R31/08
• 分類號: G01R31/08
• 代理公司: 南寧東智知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙)45117
• 代理人: 戴燕桃,巢雄輝

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及配電網(wǎng)系統(tǒng)故障定位領(lǐng)域，具體是一種基于LFOA的配電網(wǎng)故障區(qū)段定位方 法。

背景技術(shù)

配電網(wǎng)作為電能的傳輸單元，在電網(wǎng)中起到至關(guān)重要的作用，其結(jié)構(gòu)類型多為輻射型， 并與用戶側(cè)有著密切聯(lián)系。隨著經(jīng)濟快速發(fā)展，用電需求日益增加，致使配網(wǎng)的規(guī)模日益擴 大，拓撲結(jié)構(gòu)漸趨復(fù)雜，故障率逐漸增高，因此更要求系統(tǒng)能對故障段進行實時有效定位， 并盡快進行故障排除，降低經(jīng)濟損失。

自然界中很多動物想要在不確定的環(huán)境中找到食物，最理想的方式就是采用“Levy飛 行”搜索策略，在這種形式的搜索中，短距離的探索性蹦蹦跳跳與偶爾的較長距離行走相間。 短距離的蹦蹦跳跳可以保證動物在覓食過程中能夠?qū)ψ陨碇車男》秶M行仔細的搜尋，而 偶爾較長距離的行走又可以保證自身能夠迸入另一個區(qū)域，在更廣闊的范圍進行搜索。鑒于 Levy飛行的優(yōu)點，在進化策略中引入Levy飛行策略，提出了具有Levy飛行特征的動態(tài)雙子 群果蠅優(yōu)化算法，即LFOA算法(Double subgroups FOA with the characteristics of Levy flight,LFOA)。綜上，本發(fā)明提供了一種基于LFOA的配電網(wǎng)故障區(qū)段定位方法。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供了一種基于LFOA的配電網(wǎng)故障區(qū)段定位方法，具體技術(shù)方案如下：

一種基于LFOA的配電網(wǎng)故障區(qū)段定位方法包括以下步驟：

(1)利用暫態(tài)錄波裝置對配電網(wǎng)中的電流進行監(jiān)測，并將其與設(shè)定的整定電流對比生成 由0和1構(gòu)成的離散數(shù)據(jù)，當(dāng)監(jiān)測值與設(shè)定值相同時取0，表示監(jiān)測處設(shè)備工作狀態(tài)正常， 當(dāng)監(jiān)測值與設(shè)定值不同時取1，表示監(jiān)測處的饋線發(fā)生故障，將離散數(shù)據(jù)作為故障信息存放 于數(shù)組X中；

(2)構(gòu)造目標(biāo)函數(shù)F來描述配電網(wǎng)饋線實際情況與期望故障情況的差值；

(3)基于構(gòu)造的目標(biāo)函數(shù)F，利用具有Levy飛行特征的動態(tài)雙子群果蠅優(yōu)化算法對滿 足目標(biāo)函數(shù)F的最小值在數(shù)組X中尋找最優(yōu)解，實現(xiàn)對故障區(qū)段的定位；

(4)針對配電網(wǎng)中有多個電源進行供電的情況下，當(dāng)饋線有一處或多處發(fā)生故障時，考 慮信息傳輸有無畸變對于定位準(zhǔn)確度帶來的影響，并進行仿真分析。

進一步，所述目標(biāo)函數(shù)F的構(gòu)造，具體如下：

(1)對于簡單配電網(wǎng)，所構(gòu)造的目標(biāo)函數(shù)F:

其中X(j)為數(shù)組X的第j個元素，表示監(jiān)測點j的實際狀態(tài)值，0為正常，1為斷開；Y(j) 為數(shù)組Y的第j個元素，表示監(jiān)測點j的期望狀態(tài)值；μ為權(quán)系數(shù)，取值范圍為[0,1]；表示故障設(shè)備總數(shù)，Z(j)為監(jiān)測點j處故障設(shè)備的數(shù)量，N為監(jiān)測點的總數(shù)量。

(2)對于復(fù)雜程度較高的配電網(wǎng)，設(shè)網(wǎng)絡(luò)中功率流出方向為饋線的正方向，即將閉環(huán)運 行配電網(wǎng)故障定位轉(zhuǎn)換為簡單配電網(wǎng)故障定位，構(gòu)造統(tǒng)一的目標(biāo)函數(shù)為：

F＝p₁·(F_1(n→m)+F_1(m→n))+p₂·F₂；②

其中，F(xiàn)_1(n→m)表示區(qū)域1的配電網(wǎng)由n端單獨進行供電且網(wǎng)絡(luò)正方向設(shè)定為從n到m時的 目標(biāo)函數(shù)，其中n和m是監(jiān)測配電網(wǎng)饋線的首末端；F_1(m→n)為區(qū)域1的配電網(wǎng)由m端單獨進 行供電且網(wǎng)絡(luò)正方向設(shè)定為從m到n時的目標(biāo)函數(shù)；F₂表示區(qū)域2的目標(biāo)函數(shù)；當(dāng)區(qū)域1中 的節(jié)點被監(jiān)測到發(fā)生故障時，p₁為1，無故障發(fā)生時為0，當(dāng)區(qū)域2中的節(jié)點被監(jiān)測到發(fā)生 故障時，p₂為1，無故障發(fā)生時為0。

進一步，所述步驟(3)中利用具有Levy飛行特征的動態(tài)雙子群果蠅優(yōu)化算法對滿足目 標(biāo)函數(shù)F的最小值在數(shù)組X中尋找最優(yōu)解，包括以下步驟：

(1)確定群體規(guī)模為Sizepop，最大迭代數(shù)為Maxgen，初始化果蠅群體初始位置為 X_axis，Y_axis；

(2)賦予果蠅個體i利用嗅覺搜尋食物之隨機方向與距離，設(shè)RandomValue為搜索距離， 則：

(3)由于無法得知食物位置，因此先估計果蠅個體i的位置與原點之距離Dist_i，再計 算新位置的味道濃度判定值S_i，S_i為距離的倒數(shù)：

S_i＝1/Dist_i；⑤