本文選題：配電網(wǎng) + 故障定位��； 參考：《安徽理工大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：當(dāng)配電網(wǎng)發(fā)生故障時,會影響供電的可靠性和安全性,會造成用電用戶的生活不便。所以,提升配電網(wǎng)的供電可靠性是電力行業(yè)工作人員必須面對的課題。但是,隨著電網(wǎng)結(jié)構(gòu)的升級,電壓等級也在不斷的升高,配電網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)變得越來越繁瑣。雖然國家電網(wǎng)投入大量的資金來完善配電網(wǎng),但是由于線路的老化、自然災(zāi)害的頻發(fā)以及人為操作的失誤等因素,配電網(wǎng)還是會經(jīng)常發(fā)生故障。所以,如何提高配電網(wǎng)診斷故障的能力以及診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性成為未來一段時間的一個熱門的研究課題。分布式電源的接入,對于配電網(wǎng)故障定位的領(lǐng)域,又帶來了一個新的挑戰(zhàn)。本文在大環(huán)境下,結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)二進(jìn)制粒子群算法在傳統(tǒng)配電網(wǎng)故障定位中的應(yīng)用方式,將其進(jìn)行改進(jìn),引入壓縮因子和線性遞減的慣性權(quán)重,生成新的改進(jìn)二進(jìn)制粒子群算法,對改進(jìn)的算法建立新的編碼方式、開關(guān)函數(shù)和適應(yīng)度函數(shù),并將其運(yùn)用在含DG的配電網(wǎng)故障定位中。用MATLAB進(jìn)行仿真驗(yàn)證。在此基礎(chǔ)上,本文設(shè)計一種ARM+FPGA的硬件裝置來進(jìn)行故障定位。本文總體圍繞含分布式電源的配電網(wǎng)故障定位來進(jìn)行研究,改進(jìn)傳統(tǒng)的算法并進(jìn)行仿真,設(shè)計硬件裝置來實(shí)現(xiàn)該方法的配電網(wǎng)故障定位。對后續(xù)含有分布式電源的配電網(wǎng)故障定位提供一定的基礎(chǔ)。
[Abstract]:When the distribution network fails, it will affect the reliability and safety of power supply, and cause inconvenience to users. Therefore, to improve the distribution network power supply reliability is the power industry staff must face the subject. However, with the upgrading of power network structure and the increasing of voltage level, the topology of distribution network becomes more and more complicated. Although the State Grid has invested a lot of money to perfect the distribution network, due to the aging of the transmission line, frequent natural disasters and human error, the distribution network will often fail. Therefore, how to improve the ability of fault diagnosis and the accuracy of diagnosis results has become a hot research topic in the future. The access of distributed generation brings a new challenge to the field of distribution network fault location. In this paper, combined with the application of standard binary particle swarm optimization algorithm in traditional distribution network fault location, the compression factor and linear decreasing inertia weight are introduced to generate a new improved binary particle swarm optimization algorithm. A new coding method, switching function and fitness function are established for the improved algorithm, and they are applied to fault location of distribution network with DG. The simulation results are verified by MATLAB. On this basis, this paper designs a hardware device of ARM FPGA for fault location. This paper focuses on the distribution network fault location with distributed power generation, improves the traditional algorithm and simulates, and designs hardware devices to achieve the distribution network fault location. It provides a basis for fault location of distribution network with distributed power supply.
【學(xué)位授予單位】：安徽理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP18;TM711

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本文編號：1908976