【摘 要】
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随着配电网规模的扩大,越来越多的自动装置应用于配电系统中。配电网发生故障后,将引起电力中断,小则就会给人民生活带来不便,大则就会造成严重的经济损失和社会问题。因此,
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随着配电网规模的扩大,越来越多的自动装置应用于配电系统中。配电网发生故障后,将引起电力中断,小则就会给人民生活带来不便,大则就会造成严重的经济损失和社会问题。因此,研究准确度度高、实时性强的配电网故障区段诊断系统,对提高供电可靠性和保证电网安全稳定运行具有重要意义。为了能够快速、准确地定位配电网测控区故障区段,本文在研究遗传算法收敛速度慢、易陷入局部极值等不足的基础上,采用了轮盘赌和最优保存策略相结合的选择机制,以及自适应交叉、变异概率方法的改进措施,并引入模拟退火算法的Mertropolis接受准则调整遗传算法的进化过程,以提高种群迭代后期的收敛速度。通过0/1背包问题对遗传算法、自适应遗传算法、自适应遗传退火算法的性能测试,证实了自适应遗传退火算法确实能快速收敛于全局最优解。其次,本文研究了配电网测控区故障定位的数学模型,并进行了理论分析。针对传统配电网测控区故障定位数学模型的不足提出了改进措施,引入了“最小集”理论,以减少误判的可能。最后将自适应遗传退火算法应用于配网测控区故障定位中,算例仿真证实了该算法计算时间短,定位效果好。配电网非测控区因没有安装FTU或RTU设备而不能采集故障信息,本文采用停电呼叫系统,以粗糙集理论为基础,设计了配电网非测控区故障定位算法的思路。首先利用配网GIS系统拓扑分析的功能,自动形成原始故障定位决策表,其次分析了粗糙集理论的值约简方法,最后通过该约简得出最终故障定位决策表。该思想的目的是为了减少原始决策表中的冗余项,从而避开了地理因素、人为主观原因以及用户错打电话等不确定因素,也为调度员做出快速决策提供依据。
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