基于改进蝙蝠算法的含DG配电网故障区段定位.docx

基于改进蝙蝠算法的含DG配电网故障区段定位
基于改进蝙蝠算法的含DG配电网故障区段定位
摘要：随着配电网规模的扩大和需求的增加，传统的配电网面对越来越多的故障问题，故障区段定位成为配电网运维的一项重要任务。本文提出了一种基于改进蝙蝠算法的方法来解决含分布式发电（DG）的配电网故障区段定位问题。蝙蝠算法具有全局搜索能力和自适应性的特点，通过引入DG的信息，将其应用于配电网故障区段定位。
关键词：配电网；故障区段；定位；改进蝙蝠算法；分布式发电
1.研究背景
故障区段定位是指在配电网中发生故障时，通过检测电网各节点的电流、电压等参数，确定故障所在的具体区域。传统的故障区段定位方法主要依靠手动巡检、试验仪器等方式，存在着定位精度低、耗时长等问题。而随着DG在配电网中的广泛应用，传统方法往往无法适应DG的运行情况，因此需要一种新的方法来解决DG配电网故障区段定位问题。
2.改进蝙蝠算法
蝙蝠算法是一种基于群体智能的优化算法，具有全局搜索能力和自适应性的特点。该算法模拟了蝙蝠在飞行中的搜索和自适应行为，通过调节蝙蝠的频率和脉冲发射率来使得蝙蝠在搜索过程中能够自适应地调整自身状态，从而找到全局最优解。然而，原始蝙蝠算法在应用于配电网故障定位问题时，容易陷入局部最优解，导致无法准确地定位故障区段。
基于以上问题，本文对蝙蝠算法进行了一些改进。首先，引入了DG的信息，对各个节点的电流、电压等参数进行监测和记录，以增加定位的准确性。其次，通过调节脉冲发射率、频率和位置的参数，增加了算法的随机性，从而避免陷入局部最优解。最后，采用了自适应的修正参数，通过对算法中的参数进行自适应调整，使得算法能够更好地适应不同的环境和问题。
3.算法流程
本文所提出的基于改进蝙蝠算法的方法的流程如下：
步骤1：初始化蝙蝠群体，包括蝙蝠的位置和频率等参数；
步骤2：根据蝙蝠的位置和频率等参数，计算得到蝙蝠的目标函数值，即故障定位准确度；
步骤3：根据目标函数值，通过自适应调整脉冲发射率、频率和位置等参数；
步骤4：根据调整后的参数，更新蝙蝠的位置和频率；
步骤5：判断停止条件是否满足，如果满足，则输出最优解；如果不满足，则返回步骤2。
4.实验结果与分析
本文使用MATLAB进行了一系列的实验，将所提出的改进蝙蝠算法与其他算法进行了比较。实验结果表明，所提出的改进蝙蝠算法能够有效地定位含DG的配电网故障区段，并且在定位精度和收敛速度上都有较好的表现。与传统的巡检、试验仪器等方法相比，该算法具有定位精度高、耗时短等优点。
5.结论与展望
本文提出了一种基于改进蝙蝠算法的方法来解决含DG的配电网故障区段定位问题。通过引入DG的信息和改进蝙蝠算法的参数，使得算法能够更好地适应不同的环境和问题，从而提高了定位的精度和效果。然而，本文所提出的方法仍有一定的局限性，需要进一步进行研究和改进。未来的工作可以尝试结合其他优化算法，进一步提升算法的性能和效果，同时可以考虑配电网中其他的运维问题，如负荷优化、容量扩充等。
参考文献：
[1]LinX,WangJ,FengF,etal.Animprovedbatalgorithmforoptimalschedulingofgeneratorsandloadsinanislandedmicro-grid[J].AppliedEnergy,2014,113:1307-1316.
[2]ZouP,SunH,GaoL,etal.Improvedbatalgorithmforoptimaloperationofrenewableenergydistributedgenerationconsideringnetworkconstrains[J].InternationalJournalofElectricalPower&EnergySystems,2015,73:802-811.