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基于遗传算法的有源配电网故障区段定位方法研究
摘要：
本文基于遗传算法提出了一种有效的有源配电网故障区段定位方法。该方法结合了配电网拓扑结构特征和有功功率特征，构建了基于电压和有功功率变化情况的故障定位模型。然后，通过遗传算法对模型进行求解，得出故障区段的精确定位。实验结果表明，该方法能够快速且准确地定位有源配电网的故障区段。
关键词：有源配电网；遗传算法；故障定位；拓扑结构；有功功率
1.引言
随着能源的需求不断增长，有源配电网已经成为现代能源系统中的重要组成部分。然而，由于配电网的复杂性和不稳定性，故障在配电网中时常发生，这给配电网的稳定运行带来了极大的威胁。
因此，有效地定位有源配电网中的故障区段对于保障配电网的正常运行具有重要意义。然而，传统的故障定位方法多基于传输线路的电压和电流等信息，缺乏对具体负荷（负载）的考虑。这种方法在有源配电网中面对负载变化时不够有效。
为此，本文提出了一种基于遗传算法的有源配电网故障区段定位方法。该方法结合了配电网的拓扑结构特征和有功功率特征，构建了基于电压和有功功率变化情况的故障定位模型。通过遗传算法对模型进行求解，可以得出故障区段的精确定位。
本文结构安排如下：第二节介绍有源配电网故障定位的相关工作；第三节介绍有源配电网故障定位的原理；第四节介绍实验设计与结果分析；最后一节对全文进行总结。
2.相关工作
有源配电网的故障定位一直是一个研究热点。现有的研究主要基于故障传输线路的电压和电流等信息进行故障定位。如基于维纳-霍夫等效电路法的故障定位算法、基于支持向量机的故障定位算法等。然而，这些方法既需要预先确定负荷的变化情况，又不能考虑负荷变化对配电网运行的影响，因此在实际应用中存在一定的局限性。
近年来，一些学者提出了基于有功功率的故障定位方法，该方法可以更好地考虑负荷变化对配电网运行的影响。如基于群体智能的有源配电网故障定位方法、基于朴素贝叶斯网络的有源配电网故障定位方法等。这些方法对配电网运行的影响进行了充分考虑，但是在实际应用中需要准确预测负荷的变化情况，存在一定的不确定性。
本文提出的方法结合了配电网的拓扑结构特征和有功功率特征，可以有效定位故障区段，具有更高的实用性。
3.有源配电网故障定位原理
3.1故障定位模型
本文将有源配电网中的故障定位问题转化为二元组问题（i,j），表示发生故障的是第i条传输线路和第j个负载节点。在电网中，负载节点的功率变化可以用有功功率来描述。因此，该模型同时考虑了传输线路和负载节点的特征，如图1所示。
（图1有源配电网故障定位模型图）
在该模型中，总体故障定位模型可表示为：
minf=Σwixi
subjectto：
P_m-P_k-ΣP_j=0
Q_m-Q_k-ΣQ_j=0
U_i-U_j-Zijxi=b
-1≤xi≤1
其中，f为优化目标函数，xi为二元决策变量，wi为相应惩罚权重，P_m、Q_m分别为发电机的有/无功功率，P_k、Q_k分别为研究的负荷节点的有/无功功率，P_j、Q_j分别为其他负荷节点的有/无功功率，U_i、U_j分别为发电机节点和负荷节点的电压，Zij为传输线路阻抗，b为常数。
通过遗传算法求解该模型，即可得到故障区段的精确定位。
3.2遗传算法
遗传算法是一种模拟自然进化的优化算法，是一种求解复杂最优化问题的有效方法。其基本思想来源于自然进化理论。遗传算法通过对父代染色体的交叉和变异，不断产生新的子代染色体，通过环境筛选的方式逐步迭代求解最优解。
在本文的故障定位问题中，遗传算法以故障定位模型中的二元决策变量xi作为染色体编码。每个染色体都代表了一组故障区段定位方案。通过遗传算法的迭代搜索过程，可以不断得到比当前解更优的解，即故障区段的精确定位方案。
4.实验设计与结果分析
本文通过数值模拟实验进行了验证。实验采用IEEE34节点模型，采集扫描式有源配电网示波器数据（SynchronizedSampling，SS）样本，包括1个发电机节点、3个负荷节点和30条传输线路。实验设置一组故障区段，利用本方法进行定位，然后与传统的故障定位方法进行比较。
实验结果表明，本文提出的有源配电网故障定位方法能够快速且准确地定位故障区段。与传统的故障定位方法相比，本方法具有更高的稳定性和鲁棒性，因为它能够充分考虑负荷变化对配电网运行的影响。
5.总结
本文提出了一种基于遗传算法的有源配电网故障区段定位方法。该方法结合了配电网的拓扑结构特征和有功功率特征，构建了基于电压和有功功率变化情况的故障定位模型。实验结果表明，该方法能够快速且准确地定位有源配电网的故障区段。相比传统的故障定位方法，本方法具有更高的稳定性和鲁棒性。在实际应用中，该方法具有广阔的应用前景。