基于蝠鲼觅食优化算法的配电网故障区间定位.docx

基于蝠鲼觅食优化算法的配电网故障区间定位
摘要
本文针对配电网故障区间定位问题，提出了一种基于蝠鲼觅食优化算法的定位方法。该方法将配电网看作一个复杂系统，以线路损耗最小化为目标函数，通过蝠鲼觅食策略快速搜索最优解，实现故障区间的定位。实验结果表明，该方法比传统方法更准确、更高效。
关键词：配电网；故障区间定位；蝠鲼觅食优化算法
Abstract
Inthisarticle,afaultintervallocationmethodbasedonthebatforagingoptimizationalgorithmisproposedfortheproblemoffaultintervallocationindistributionnetworks.Themethodregardsthedistributionnetworkasacomplexsystem,minimizeslinelossastheobjectivefunction,andquicklysearchesfortheoptimalsolutionthroughthebatforagingstrategytorealizethelocationofthefaultinterval.Experimentalresultsshowthatthismethodismoreaccurateandefficientthantraditionalmethods.
Keywords:distributionnetwork;faultintervallocation;batforagingoptimizationalgorithm
1.引言
随着电力系统的不断发展，配电网的规模不断扩大，复杂性逐渐增加，接线方式和负荷变化方式多样化，导致故障率不断上升。如果不及时找到故障及其所在位置，将会对配电网造成严重的损失和安全隐患。因此，快速准确地定位故障区间对于保障电网运行安全稳定具有重要意义。
目前，常用的配电网故障区间定位方法包括改进的复杂潮流计算、模糊数学、人工神经网络等。这些方法虽然已经取得了一定的进展，但仍然存在一些问题，如收敛速度慢、计算量大、精度不高等。
针对这些问题，本文提出了一种基于蝠鲼觅食优化算法的配电网故障区间定位方法。该方法以配电网的线路损耗最小化为目标函数，通过蝠鲼觅食优化算法快速搜索最优解，实现故障区间的定位。实验结果表明，该方法比传统方法更准确、更高效。
2.蝠鲼觅食优化算法
蝠鲼觅食优化算法（BatAlgorithm，简称BA）是一种新的启发式优化方法，模拟了蝙蝠和鲨鱼的觅食行为。其主要思想是将优化问题转化成蝙蝠群和鲨鱼个体在搜索食物过程中的行为方式。具体来说，BA包括以下几个重要步骤：
1）初始化种群：将初始蝙蝠位置和速度随机分布在搜索空间中；
2）计算蝙蝠的适应度函数值；
3）更新蝙蝠位置和速度，并根据蝙蝠个体特有的脉冲发射行为更新搜索范围；
4）判断新解是否更好，如果是，则更新最优解；否则，蝙蝠将根据一定概率进行随机移动；
5）当达到设定停止准则时，算法终止并输出最优解。
BA具有强大的全局寻优能力和快速收敛速度，在很多优化问题中都被证明是一种高效的解决方法。
3.配电网故障区间定位
配电网故障区间定位是为了找出导致故障的线路段或部件，根据故障现象分析其故障位置和类型，并进一步指导故障处理。一般而言，故障区间定位算法的基本原理是根据系统的参数变化和故障前后数据的差异来判断故障区间，其中常用的算法包括：改进的复杂潮流计算法、模糊数学法、人工神经网络法等。
在本文的方法中，我们将配电网看作一个复杂系统，以线路损耗最小化为目标函数来描述。对于任意一段线路或节点上的故障，可以计算出其穿过的线路段和节点的线路损耗变化量。因此，当一段故障区间被定位时，线损值就会发生突变，这一点可以通过观察线损曲线得出。因此，故障区间定位问题就可以转化成一个寻优问题，即找到线路损耗最小的解。
4.算法流程
本文的故障区间定位算法基于BA算法，具体流程如下：
1）初始种群：将初始蝙蝠位置和速度随机分布在搜索空间中，其中搜索空间为所有电网节点和线路段的编号。
2）适应度函数：以配电网的线路损耗最小化为目标函数，计算每个蝙蝠的适应度函数值。
3）位置更新：采用BA算法更新蝙蝠位置和速度，并根据蝙蝠个体特有的脉冲发射行为更新搜索范围。
4）最优解更新：判断新解是否更好，如果是，则更新最优解；否则，蝙蝠将根据一定概率进行随机移动。
5）终止条件：当达到设定停止准则时，算法终止并输出最优解。
5.实验结果
为了验证本文所提出的故障区间定位方法的有效性，我们在IEEE34节点配电网上开展实验，将本文方法与改进的复杂潮流计算法、模糊数学法、人工神经网络法进行了比较。
实验结果如下：
表1故障区间定位