基于非线性互补约束的含DG配电网故障区段定位方法

随着分布式电源的接入, 配电网故障过电流方向不再唯一, 传统的故障区段定位方法将不适用, 本文提出含分布式电源(Distributed Generation,DG)配电网故障区段定位的非线性互补约束光滑化模型和求解方法。基于逻辑关系的间接故障定位方法在数值稳定性和决策效率上的不足, 本文构建了可适应多个DG投切情况的基于代数关系的开关函数。2个仿真算例与对比实验表明, 含DG配电网故障区段定位的非线性互补约束光滑化方法在进行故障定位时具有较高的容错性能, 且能够实现多信息畸变下的准确定位, 由此可见本方案在数值稳定性上胜于智能算法。     

基于改进蝙蝠算法的配电网故障区段定位

提出一种将自适应理论、差分进化和蝙蝠优化算法结合的改进蝙蝠算法,解决电力系统配电网故障区段定位典型的含0-1离散约束条件及逻辑求值的最优化问题。将蝙蝠算法的全局寻优能力用于配电网故障区段的搜索和定位,在寻优过程中引入差分进化算法,并对算法的变异和交叉等操作进行自适应优化处理,解决传统蝙蝠算法容易陷入局部最优的缺陷。算例仿真结果表明,该算法能准确快速地定位配电网故障区段,并具有良好的容错性。