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基于BPSOGA的含风电机组的配电线路故障区段定位
被引:36
作者:

金涛
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机构: 福州大学电气工程与自动化学院

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[1] 福州大学电气工程与自动化学院
来源:
关键词:
粒子群优化算法;
遗传算法;
二进制混合算法;
风电机组;
配电线路;
故障区段定位;
D O I:
10.16081/j.issn.1006-6047.2016.06.005
中图分类号:
TM75 [线路及杆塔];
TM614 [风能发电];
学科分类号:
080802 ;
0807 ;
摘要:
风电机组等分布式电源并入配电线路中,将导致传统的故障区段定位方法不再适用。对传统的开关函数和适应度函数进行改进,统一假定开关的正方向,提出基于粒子群优化算法和遗传算法的二进制混合算法。该算法采用双种群进化和信息交换的策略,在寻优搜索开始时产生2个子种群,双种群在进化过程中互不干扰,在每一代进化完成后相互共享信息,选择最优信息进行2个种群下一代的进化,直至得出最优解。仿真结果表明:所提方法对风电机组的并网数量和位置不作限制,适用于单一故障和多重故障的定位,并且具有一定的容错性。与单独的二进制粒子群优化算法和遗传算法对比,所提混合算法性能较高、收敛速度较快,能明显降低出现"未成熟收敛"的概率。
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田立亭
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中国电力科学研究院 华北电力大学电气与电子工程学院

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杨水丽
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靳征
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山东电力集团公司东营供电公司 中国矿业大学信息与电气工程学院

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孙景钌
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蔡轼
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李琦
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赵璞
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董旭柱
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刘健
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张小庆
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陕西电力科学研究院 陕西电力科学研究院

同向前
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张志华
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杜红卫
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郑顾平
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姜超
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李刚
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齐郑
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张志华
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西安科技大学电气与控制工程学院 陕西电力科学研究院

张小庆
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赵树仁
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华南理工大学电力学院 华南理工大学电力学院

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吴捷
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上海交通大学电子信息与电气工程学院 上海交通大学电子信息与电气工程学院

邰能灵
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上海交通大学电子信息与电气工程学院 上海交通大学电子信息与电气工程学院

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顾临峰
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上海市电力公司 上海交通大学电子信息与电气工程学院

盛继卿
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上海中区节电科技有限公司 上海交通大学电子信息与电气工程学院