【摘 要】
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该文在总结前人研究成果的基础上,对配电网络的故障定位、故障恢复以及网络重构与优化进行了深入的研究,主要工作体现在以下几个方面:基于规则的启发式推理方法是电力系统故
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该文在总结前人研究成果的基础上,对配电网络的故障定位、故障恢复以及网络重构与优化进行了深入的研究,主要工作体现在以下几个方面:基于规则的启发式推理方法是电力系统故障诊断和恢复中常常用到的一种方法,也是专家系统构成的基础.但是推理过程实现往往较为复杂,尤其是在规则有较多约束条件的时候,需要进行大量的条件判断.该文以模糊Petri网为基础,研究了多种约束条件下的知识表示方法,建立了一般推理形式下的模糊Petri网模型.配电网络故障定位是故障隔离和恢复的基础.该文在总结了一般故障定位方法的基础上,研究了在故障信息发生畸变时的故障定位方法,提出了故障模式矩阵的概念.利用故障模式矩阵和SCADA系统提供的故障信息,可正确判断出故障位置并能同时指出故障信息发生畸变的开关位置.该文利用调度人员在确定故障恢复方案时采用的启发式规则,建立了用于确定故障恢复方案的模糊Petri网模型.该模型将故障恢复的目标用模糊Petri网中Token的模糊标记值来表示,利用模糊Petri网模型进行推理,最终给出一个合适的故障恢复方案.仿真实例的结果表明,这种模型能够在配电网较为复杂时,代替人工推理,找出最佳的故障恢复方案.该文结合配电网络的运行特点,对遗传算法进行改进,采用了适合配电网络的编码方式以及改进的交叉和变异操作,使它应用于配电网络优化时更加有效.同时,为了进一步提高优化过程的动态性能,该文将模糊控制技术和模拟退火算法与遗传算法相结合,提出了一种新型高效的组合优化方法——模糊遗传退火算法.这种算法利用模糊控制来动态改变交叉和变异概率,加快遗传算法搜索速度,并能有效改善遗传算法在后期的搜索能力.同时,利用模拟退火算法极强的邻域搜索能力来改善遗传算法邻域搜索能力较差的缺陷,极大地提高了遗传算法的优化效率,并使之更加适合于配电网络的优化.仿真结果表明,该算法能够快速和高效的得到配电网络重构的全局最优解.
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