【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及配電網故障定位，具體是含分布式電源的配電網故障定位方法。
技術介紹
1、在配電網發生故障后，最重要的就是迅速準確地定位到故障區段，這可以為故障隔離、分析和事后恢復供電提供條件，對于縮短停電時間、提高供電可靠性具有重要意義。
2、對含分布式電源(dg)的配電網故障定位的研究是一個熱點問題。現有技術中包括以下幾種方式進行配電網故障定位：1、利用矩陣算法對可疑區段進行篩選，提高容錯性和矩陣運算效率，但只能用于不含分布式電源的配電網中；2、通過引入分組算子和模因組改進二進制粒子群算法，對含分布式電源的配電網進行故障定位仿真，具有更好的準確性、快速性和容錯性；3、使用鯨魚優化算法，其抗干擾和收斂性更強，但在節點信息遺失或改變時，易發生局部最優。
3、上述三種方式均能實現故障定位，但是在算法的迭代時間和跳出局部最優方面還有待改善。
技術實現思路
1、為了解決上述問題，本專利技術提出了一種能夠提供含分布式電源配電網故障定位收斂速度和精度的含分布式電源的配電網故障定位方法。
2、為了達到上述目的，本專利技術是通過以下技術方案來實現的：
3、本專利技術是含分布式電源的配電網故障定位方法，包括如下操作：
4、基于獅群優化算法，構建含分布式電源的配電網故障定位模型，結合分布式電源的配電網對獅群優化算法做離散化處理；
5、利用改進tent混沌映射來提高初始化獅子種群質量，引入差分進化機制和信息熵，抑制獅群優化算法早熟陷入
6、引入自適應tent混沌搜索策略，通過局部最優解的多個鄰域點改善適應度較差的個體，提升含分布式電源的配電網故障定位模型的定位速度和精度。
7、本專利技術的進一步改進在于：基于獅群優化算法，構建含分布式電源的配電網故障定位模型，結合分布式電源的配電網對獅群優化算法做離散化處理，具體操作包括：
8、設從系統電源到含分布式電源或者饋線末端為正方向,節點編碼方式定義為：
9、
10、其中：ij為節點j的實際故障電流信息；
11、構建逼近模型，包括根據配電網拓撲結構的因果關系建立區段與節點之間的邏輯形式的數學函數,即開關函數，表達式為：
12、
13、ij(x)＝ij,up(x)-ij,dw(x)
14、其中，根據節點j將配電網劃分為兩個部分,上游部分為系統電源到節點j，另一部分則為下游部分,不同節點的上下游不同，n為節點總數，與獅子種群總數量一致，ij,up(x)、ij,dw(x)為節點j上游、下游的開關函數，ij(x)為開關函數，為節點j到上游電源xup之間區段的狀態，為節點j到下游電源xdw之間區段的狀態，m′為上游電源的個數，n′為下游電源的個數，kup為上游部分電源系數，kdw為下游部分電源系數，當電源接入kup、kdw為1，反之則為0；
15、獅群優化算法通過適應度函數搜索最優，其中，適應度函數為實際的故障電流信息和期望的開關函數值之間的差，差值最小對應最優解，進而實現配電網故障定位，適應度函數的表達式為：
16、
17、其中，ij、分別為節點j的實際故障電流信息和期望狀態，δ為權重系數，d為區段數，xj為區段狀態。
18、本專利技術的進一步改進在于：利用改進tent混沌映射來提高初始化獅子種群質量，引入差分進化機制和信息熵，抑制改進獅群優化算法早熟陷入局部最優解，具體包括：
19、引入自適應參數γ/n對tent混沌映射進行改進：
20、
21、其中，n為獅子種群的總數量，γ為依照正態分布(0,1)產生的隨機數，yt、yt+1分別為第t，t+1次時的混沌映射值；
22、根據種群數量隨機賦予n個對應于獅子位置xi的初始值x0，產生混沌變量{xij,i＝1,2,…,n；j＝1,2,…,d}，將混沌變量xij載波到種群解空間，完成種群初始化；
23、引入差分進化機制的母獅位置更新策略，表達式為：
24、
25、其中：q為概率因子在0-1中隨機產生，為母獅更新的位置，p為縮放因子，p＝2λp0，因子p0為變異算子，為第i只獅子第k代的歷史最優位置，為母獅中隨機挑選的協作伙伴ic第k代的歷史最佳位置，分別為幼獅跟隨母獅im、in的第k代歷史最佳位置，gk為第k代的群體最佳位置，αf為母獅移動范圍擾動因子，其中為獅子活動范圍空間各維度的最小均值和最大均值，t為群體最大迭代次數，t為當前迭代次數，α1為(0，1)范圍內的隨機數；
26、引入信息熵自適應調整幼獅行為方式，包括：跟隨獅王的幼獅、跟隨母獅的幼獅以及被驅趕的幼獅的歷史最優位置和與幼獅選擇的相應獅王、母獅和被驅離位置的歸一化距離分別記作幼獅的信息熵為：
27、
28、其中：為幼獅的信息熵，abs(δu)為適應度差值δu的絕對值，δ1、δ2和δ3分別為當前幼獅跟隨獅王捕食、跟隨母獅打獵以及成為被驅逐的幼獅這3種行為方式下的適應度差值，幼獅3種行為方式下的步長擾動因子分別為：
29、
30、其中，hmax為所有幼獅信息熵的最大值，α1′為幼獅跟隨獅王捕食行為方式下的步長擾動因子，α′2為幼獅跟隨母獅打獵行為方式下的步長擾動因子，α3′為幼獅被驅逐行為方式下的步長擾動因子；
31、整幼獅行為方式選擇概率即為：
32、
33、其中，為整幼獅行為方式選擇概率，為第k代幼獅捕獵范圍內被驅趕的位置，為第i1只幼獅子第k代的歷史最優位置。
34、本專利技術的進一步改進在于：引入自適應tent混沌搜索策略，通過局部最優解的多個鄰域點改善適應度較差的個體，提升含分布式電源的配電網故障定位模型的定位速度和精度，具體包括：
35、步驟1)、每次迭代中將所有獅子位置按適應度值降序排列，取前80％的種群，求出對應種群所有獅子第j維的最大值和最小值其中j＝1,2,…,d，表述電網中的節點，確定混沌搜索范圍；
36、步驟2)、對第i只獅子的位置進行歸一化處理：
37、
38、其中，n為獅子種群的總數量，與配電網中的節點總數對應，d為區段數，為第i只獅子在第j維的位置；
39、步驟3)、將歸一化后的種群位置代入迭代，以獅子種群迄今為止搜索到的最優位置為基礎產生混沌序列，生成混沌解其中nc為每維的迭代次數；
40、步驟4)、將混沌解載波到原搜索空間域內：
41、
42、步驟5)、若達到最大迭代次數則終止運行，否則轉至步驟3)；
43、步驟6)、計算混沌搜索得到的新獅群的適應度值，并與原獅群適應度值進行比較，保留最好的n個解，重組為新種群。
44、本專利技術的有益效果是：本專利技術利用改進tent混沌映射來提高初始化種群質量，引入差分進化機制和信息熵，抑制了算法早熟陷入局部最優解。引入本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.含分布式電源的配電網故障定位方法，其特征在于：包括如下操作：
2.根據權利要求1所述的含分布式電源的配電網故障定位方法，其特征在于：所述基于獅群優化算法，構建含分布式電源的配電網故障定位模型，結合分布式電源的配電網對獅群優化算法做離散化處理，具體操作包括：
3.根據權利要求1所述的含分布式電源的配電網故障定位方法，其特征在于：所述利用改進Tent混沌映射來提高初始化獅子種群質量，引入差分進化機制和信息熵，抑制改進獅群優化算法早熟陷入局部最優解，具體包括：
4.根據權利要求1所述的含分布式電源的配電網故障定位方法，其特征在于：所述引入自適應Tent混沌搜索策略，通過局部最優解的多個鄰域點改善適應度較差的個體，提升含分布式電源的配電網故障定位模型的定位速度和精度，具體包括：
【技術特征摘要】
1.含分布式電源的配電網故障定位方法，其特征在于：包括如下操作：
2.根據權利要求1所述的含分布式電源的配電網故障定位方法，其特征在于：所述基于獅群優化算法，構建含分布式電源的配電網故障定位模型，結合分布式電源的配電網對獅群優化算法做離散化處理，具體操作包括：
3.根據權利要求1所述的含分布式電源的配電網故障定位方法，其特征在于：所述...
【專利技術屬性】
技術研發人員：楊陽，匡子靚，王志利，尚文，郝嘉偉，白靜波，
申請(專利權)人：國網山西省電力公司大同供電公司，
類型：發明
國別省市：
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