【摘要】：配電網(wǎng)故障定位的作用在于饋線故障后快速查找出故障區(qū)段，它是配電網(wǎng)故障處理的核心環(huán)節(jié)，直接影響著故障區(qū)域隔離和非故障區(qū)域供電恢復(fù)的正確性及有效性。故障的快速定位為實現(xiàn)智能電網(wǎng)的自愈控制奠定了基礎(chǔ)，對縮短故障停電時間、提高配電網(wǎng)供電可靠性具有重要的實際意義。本文借鑒了人工蜂群算法廣泛的應(yīng)用思路，從網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浞治觥⑺惴☉?yīng)用及改進(jìn)、信息畸變或缺失的處理、故障定位模型等幾個方面對配網(wǎng)故障定位方法進(jìn)行了較深入的研究。 本文提出了基于標(biāo)準(zhǔn)蜂群算法結(jié)合故障分級處理的配電網(wǎng)故障定位方法，該方法能夠適應(yīng)含分布式電源和多電源環(huán)狀網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)渥兓�，先利用故障分級處理的判�?jù)確定一部分無故障的區(qū)段，再通過標(biāo)準(zhǔn)蜂群算法定位出故障區(qū)段，極大地提高了故障定位的效率。算例仿真結(jié)果驗證了提出的故障定位方法的有效性。針對標(biāo)準(zhǔn)蜂群算法存在的容易陷入局部極值、收斂速度慢的缺點，提出了一種改進(jìn)蜂群算法，從引入免疫算法中基于抗體濃度的多樣性保持、改進(jìn)引領(lǐng)蜂搜索方程、采用多種群協(xié)同進(jìn)化三個方面改進(jìn)了標(biāo)準(zhǔn)蜂群算法。四個標(biāo)準(zhǔn)測試函數(shù)的仿真結(jié)果表明改進(jìn)蜂群算法的收斂精度、收斂速度和穩(wěn)定性均優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)蜂群算法。配電網(wǎng)的仿真算例中，兩種蜂群算法和遺傳算法定位結(jié)果的對比也驗證了改進(jìn)蜂群算法的優(yōu)越性能。 在單一故障的前提下，本文提出了故障定位的機(jī)會約束規(guī)劃模型，該模型采用考慮了故障漏報和誤報影響的開關(guān)函數(shù)，將開關(guān)期望和實際的狀態(tài)差異設(shè)定為機(jī)會約束條件，依據(jù)配電網(wǎng)中各種故障情況發(fā)生的可能性建立了目標(biāo)函數(shù)。模型的求解采用基于蒙特卡洛仿真的改進(jìn)蜂群算法，仿真結(jié)果表明該模型存在無法準(zhǔn)確定位某些小概率故障情況的問題，因此采用比較電氣量中電流幅值和正序分量相位的方法，進(jìn)一步修正了故障定位的結(jié)果。
[Abstract]:The function of fault location in distribution network is to find fault section quickly after feeder fault. It is the core link of fault processing in distribution network, which directly affects the correctness and effectiveness of fault area isolation and power supply recovery in non-fault area. The rapid fault location lays a foundation for the realization of self-healing control of smart grid and has important practical significance for shortening the time of failure and improving the reliability of power supply in distribution network. Based on the extensive application of artificial bee colony algorithm, this paper makes a deep research on fault location method of distribution network from several aspects, such as network topology analysis, algorithm application and improvement, information distortion or missing processing, fault location model and so on. In this paper, a fault location method based on standard bee colony algorithm and fault classification is proposed, which can adapt to the topology changes of distributed and multi-source ring networks. First, a part of the fault free section is determined by using the criterion of fault classification, and then the fault section is located by the standard bee colony algorithm, which greatly improves the efficiency of fault location. The simulation results show that the proposed fault location method is effective. Aiming at the shortcomings of standard bee colony algorithm, which is easy to fall into local extremum and slow convergence speed, an improved bee colony algorithm is proposed, which is based on the diversity of antibody concentration in the immune algorithm, and improves the search equation of leading bee. The standard bee colony algorithm is improved from three aspects of multi-colony coevolution. The simulation results of four standard test functions show that the convergence accuracy, convergence speed and stability of the improved bee colony algorithm are better than those of the standard bee colony algorithm. In the simulation example of distribution network, the comparison of the results of two honeybee colony algorithms and genetic algorithm also verifies the superior performance of the improved beecolony algorithm. On the premise of a single fault, this paper presents a chance constraint programming model for fault location. The model uses switching functions that take into account the influence of fault false positives and false positives, and sets the difference between switch expectation and actual state as a chance constraint condition. The objective function is established according to the possibility of various faults in distribution network. The improved bee colony algorithm based on Monte Carlo simulation is used to solve the model. The simulation results show that the model can not locate some small probability faults accurately. Therefore, the results of fault location are further modified by comparing the current amplitude and the phase of positive sequence components in electrical quantities.
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TM73;TP18

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本文編號：2152274