發(fā)布時間：2017-08-05 01:15

  本文關(guān)鍵詞：含分布式電源的故障檢測方法研究

  更多相關(guān)文章： 配電網(wǎng) 故障定位 粒子群算法 蟻群算法 故障分級處理

【摘要】：配網(wǎng)是電網(wǎng)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一,對實現(xiàn)配網(wǎng)運行的經(jīng)濟性、可靠性及推進可再生能源發(fā)展具有重要意義,目前在我國得到了快速發(fā)展。此外,伴隨我國風電、光電的快速開發(fā),風電及光電送入配電網(wǎng)運行,傳統(tǒng)的低壓電網(wǎng)電源結(jié)構(gòu)更為復(fù)雜,潮流由單向運行轉(zhuǎn)變?yōu)殡p向運行,使得配網(wǎng)保護之間的配合變得更加復(fù)雜,保護可能造成緩動或拒動,無法保證配網(wǎng)的安全性。配網(wǎng)的故障定位可以在發(fā)生短路后迅速查找短路區(qū)段,研究低壓電網(wǎng)的短路故障定位問題,提出相應(yīng)的定位算法,可以增加故障切除精度,降低故障存在時間。本文采用改進粒子群算法、蟻群算法、配網(wǎng)的短路故障的定位模型和故障的恢復(fù)模型進行研究。研究了基于改進PSO算法的配網(wǎng)故障查找方法,先采用故障分級處理判據(jù)篩除部分非故障區(qū)域,再通過改進PSO算法查找故障區(qū)域,可以準確查找故障位置,降低了查找時間,文章使用某實際算例證明了PSO算法的準確性。針對配網(wǎng)故障恢復(fù)問題,本文提出了蟻群算法對該問題進行求解,為防止陷入局部最優(yōu),采用免疫原理對蟻群算法進行改進。通過算例分析,證明了算法的準確性,可以提高故障恢復(fù)效率。
【關(guān)鍵詞】：配電網(wǎng) 故障定位 粒子群算法 蟻群算法 故障分級處理
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM732;TP18
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-8
• 第一章 緒論8-12
• 1.1 課題研究背景及意義8-9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-11
• 1.3 本文所做的主要工作11-12
• 第二章 配網(wǎng)故障定位和故障恢復(fù)方法12-18
• 2.1 配網(wǎng)故障定位方法12-14
• 2.2 配網(wǎng)故障恢復(fù)方法14-16
• 2.3 分布式電源對配網(wǎng)故障定位和恢復(fù)的影響16-17
• 2.4 本章小結(jié)17-18
• 第三章 人工智能算法18-25
• 3.1 粒子群算法18-22
• 3.2 蟻群算法22-24
• 3.3 本章小結(jié)24-25
• 第四章 基于改進PSO方法的配電網(wǎng)故障定位25-36
• 4.1 引言25
• 4.2 故障分級處理方法25-27
• 4.3 基于改進粒子群的故障定位算法27-32
• 4.4 算例分析32-34
• 4.5 算法性能分析34-35
• 4.6 本章小結(jié)35-36
• 第五章 基于蟻群算法的配電網(wǎng)故障恢復(fù)模型36-43
• 5.1 引言36
• 5.2 配電網(wǎng)故障恢復(fù)問題36-37
• 5.3 故障恢復(fù)的數(shù)學(xué)模型37-39
• 5.4 基于蟻群算法的配網(wǎng)故障恢復(fù)模型求解方法39-41
• 5.5 算例分析41-42
• 5.6 本章小結(jié)42-43
• 第六章 結(jié)論與展望43-45
• 6.1 結(jié)論43-44
• 6.2 展望44-45
• 參考文獻45-49
• 致謝49-50
• 學(xué)位論文評閱及答辯情況表50

【相似文獻】

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本文編號：622562