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基于差分进化的改进细菌觅食算法在智能配电网故障定位方法中的应用
摘要
智能配电网故障定位是当前电力系统运行与管理的热点问题之一。本文针对智能配电网故障定位，提出了基于差分进化(DifferentialEvolution,DE)的改进细菌觅食算法(BacterialForagingOptimization,BFO)方法。该方法结合了DE的全局搜索能力和BFO的局部搜索能力，在寻找最优解的同时，具有较高的搜索精度和收敛速度。本文详细阐述了DE-BFO方法的原理以及在智能配电网故障定位方面的应用，并通过实验验证了该方法的有效性和可行性。
关键词：智能配电网，故障定位，差分进化，改进细菌觅食算法
Abstract
Intelligentdistributionnetworkfaultlocationisoneofthehottestissuesintheoperationandmanagementofthecurrentpowersystem.Inthispaper,amethodbasedondifferentialevolution(DE)andimprovedbacterialforagingoptimization(BFO)algorithmisproposedforintelligentdistributionnetworkfaultlocation.ThismethodcombinestheglobalsearchabilityofDEandthelocalsearchabilityofBFOtofindtheoptimalsolutionwhilemaintaininghighsearchaccuracyandconvergencespeed.ThispaperelaboratesontheprincipleoftheDE-BFOmethodanditsapplicationinintelligentDistributionNetworkFaultLocation,andverifiestheeffectivenessandfeasibilityofthemethodthroughexperiments.
Keywords:Intelligentdistributionnetwork,faultlocation,differentialevolution,improvedbacterialforagingoptimizationalgorithm
1.引言
随着电力工程的不断发展，智能配电技术得到了广泛应用。然而，智能配电网中存在着诸多的故障问题，如过载、短路等。这些故障导致了实时监测和管理智能配电网成为技术难题。
故障定位是智能配电网管理的一项重要工作，它可以有效地解决故障问题。传统的故障定位方法通常是基于传感器的测量结果和经验公式或容错方法来进行定位的。然而，由于智能配电网的复杂性和不确定性，传统的方法往往难以取得良好的效果。
近年来，优化算法在电力系统中的应用越来越广泛，其中差分进化和细菌觅食算法是较成熟的优化算法。为了提高故障定位算法的精度和效率，本文提出了一种基于DE的改进BFO算法，通过DE算法的全局搜索能力和BFO算法的局部搜索能力，实现了高精度的故障定位。
本文的结构如下：第二节介绍了相关的优化算法以及与故障定位有关的文献综述；第三节详细阐述了DE-BFO算法的原理；第四节提出了基于DE-BFO算法的智能配电网故障定位方法；第五节通过实验验证了DE-BFO算法的有效性和可行性；最后，第六节对本文进行了总结。
2.文献综述
2.1优化算法
优化算法是一种数学方法，主要用于在给定的约束条件下寻找最优解。经典的优化算法包括蚁群算法、遗传算法、粒子群算法等。近年来，差分进化和细菌觅食算法也显示出了潜力。
差分进化算法是一种基于群体智能的优化算法，它以概率的方式执行差分、变异和选择等操作，从而找到一个最优解。差分进化算法具有计算速度快、易于实现和适用于各种优化问题的优点。
细菌觅食算法是一种仿生学算法，用来模拟细菌的觅食过程。该算法通过菌群的迁徙、分裂和死亡等行为来搜索最优解。细菌觅食算法具有搜索精度高、适应能力强和具有较高的容错能力等优点。
2.2智能配电网故障定位
智能配电网故障定位涉及到许多优化问题，如测量数据处理、寻找最优解等。目前，已经出现了一些基于优化算法的故障定位方法。例如遗传算法、粒子群算法和蚁群算法等。
遗传算法是一种经典的优化算法，其应用已经很广泛。在故障定位中，遗传算法主要用于处理数据，如电压和电流等。遗传算法遵循自然选择的原则，并通过选择、杂交和变异等基本操作来提高解的质量。
粒子群算法是一种生物启发式算法，可以用于优化问题，包括故障定位问题。粒子群算法模拟了鸟群的群体行为，通过不断迭代来寻