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基于多源信息的配电网故障定位的中期报告
摘要：
配电网是电力系统的最后一级，发生故障时容易导致电网稳定性下降和用户用电问题。因此，故障定位对于保障电网的安全和提高电力供应质量至关重要。本文提出了一种基于多源信息的配电网故障定位方法。首先，利用传感器获取配电网各支路的电流、电压、功率和功率因数等参数，并将数据上传到云端进行处理。然后，利用数据融合技术对多源信息进行综合分析，建立节点之间的关联模型，通过大数据分析和机器学习方法对节点进行分类和评估。最后，采用改进的遗传算法对故障节点进行优化搜索，实现精准故障定位。实验结果表明，该方法能够高效地定位故障节点，具有较高的准确性和可靠性，可以为配电网故障快速定位和处理提供实用的技术支持。
关键词：配电网；故障定位；多源信息；数据融合；遗传算法
Abstract：
Distributionnetworkisthelastlevelofpowersystem,anditiseasytoleadtothedeclineofnetworkstabilityanduserpowerproblemswhenthefaultsoccur.Therefore,faultlocationiscrucialforensuringthesafetyofthenetworkandimprovingthequalityofpowersupply.Inthispaper,afaultlocationmethodfordistributionnetworkbasedonmulti-sourceinformationisproposed.Firstly,utilizingthesensorstoobtainparameterssuchascurrent,voltage,powerandpowerfactorofeachbranchofdistributionnetwork,anduploadthedatatothecloudforprocessing.Then,usingdatafusiontechnologytocomprehensivelyanalyzethemulti-sourceinformation,establishtheassociationmodelbetweennodes,classifyandevaluatenodesthroughBigDataanalysisandmachinelearningmethods.Finally,theimprovedgeneticalgorithmisadoptedtooptimizethefaultnodessearch,andachieveaccuratefaultlocalization.Experimentalresultsshowthattheproposedmethodcanefficientlylocatefaultnodes,withhighaccuracyandreliability,andprovidepracticaltechnicalsupportforfastfaultlocationandprocessingindistributionnetwork.
Keywords:distributionnetwork;faultlocation;multi-sourceinformation;datafusion;geneticalgorithm.