基于免疫算法的含分布式电源配电网的故障定位

分布式电源（DG）的接入,使传统配电网络拓扑结构从单电源辐射状网络变成复杂的多电源网络。在这种情况下,传统的故障定位算法已不再适用。针对这一问题,提出了一种新的基于故障电流的故障定位算法——免疫算法。首先,针对含DG的配电网,构建了适应多个分布式电源的故障电流编码方式和适应多个分布式电源的开关函数。其次,相比传统的遗传算法,免疫算法通过计算抗体的匹配程度和浓度对个体进行评价,并且增加了记忆单元保证了算法进化过程中抗体的多样性从而避免了遗传算法中的‘早熟’收敛问题。最后,通过Matlab建模仿真,验证了该算法适用于含分布式电源（DG）配电网的故障定位,并具有一定的快速性和容错性。...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in电力系统保护与控制 Vol. 45; no. 24; pp. 57 - 62
Main Author 陈奎;张云;王洪寅;万新强
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中国矿业大学电气与动力工程学院,江苏徐州,221008%江苏省宿迁供电公司,江苏宿迁,223800 16.12.2017
Subjects
免疫算法
分布式电源
开关函数
故障定位
故障电流编码
配电网
fault current encoding
switching function
免疫算法
故障定位
distributed generation
分布式电源
fault location
distribution network
配电网
故障电流编码
开关函数
immune algorithm
Online AccessGet full text
ISSN1674-3415
DOI10.7667/PSPC161971

Cover

More Information
Summary:分布式电源（DG）的接入,使传统配电网络拓扑结构从单电源辐射状网络变成复杂的多电源网络。在这种情况下,传统的故障定位算法已不再适用。针对这一问题,提出了一种新的基于故障电流的故障定位算法——免疫算法。首先,针对含DG的配电网,构建了适应多个分布式电源的故障电流编码方式和适应多个分布式电源的开关函数。其次,相比传统的遗传算法,免疫算法通过计算抗体的匹配程度和浓度对个体进行评价,并且增加了记忆单元保证了算法进化过程中抗体的多样性从而避免了遗传算法中的‘早熟’收敛问题。最后,通过Matlab建模仿真,验证了该算法适用于含分布式电源（DG）配电网的故障定位,并具有一定的快速性和容错性。
Bibliography:CHEN Kui1, ZHANG Yun1, WANG Hongyin2, WAN Xinqiang2 （1 .School of Electrical and Power Engineering, China University of Mining ＆ Technology, Xuzhou 221008, China; 2. Suqian Power Supply Company of Jiangsu Province, Suqian 223800, China）
41-1401/TM
distributed generation; distribution network; fault location; immune algorithm; fault current encoding;switching function
The connection of DG makes distribution network topology be changed from single-power radial network to complicated network with multi-power. Under such condition, traditional fault location algorithm is no longer applicable. To solve this problem, this paper proposes a new fault location algorithm based on fault current —— immune algorithm. First, according to the distribution network with DG, the fault current coding mode adapting to multiple distributed power supply and the switching function of multiple distributed power supply are constructed. Secondly, compared with the traditional genetic algorithm, the immune algorithm evaluates the individu
ISSN:1674-3415
DOI:10.7667/PSPC161971