基于模糊遗传算法的配电网故障恢复重构的研究

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1、摘要基于模糊遗传算法的配电网故障恢复重构的研究摘要当配电网中发生故障后，通过对联络开关和分段开关的操作，可以改变网络运行方式，选择一种最优方案，进行故障恢复重构，提高了供电可靠性。首先，本文利用一种矩阵算法，判断出故障区段，从而隔离故障。对配电网进行分析，建立了配电网的变结构耗散网络模型；对配电网的潮流算法进行了改进，利用配电网的特点，将其分层，在前推回带算法中可以实现同一层次内功率或电压的并行计算，从而可以节省计算的时间，提高了计算的效率。其次，在介绍遗传算法原理的基础上，对编码方法及相应的遗传操作策略、评判方

2、法以及适应度函数的设计等进行了一些改进，同时引进模糊控制方法对基因操作的交叉概率和变异概率进行在线控制，以避免陷入局部最优解。最后，建立故障恢复重构的数学模型，考虑两种目标函数，应用模糊遗传算法搜索最优解，算例结果验证了该算法的效果。关键词：配电网故障定位故障恢复重构模糊遗传算法前推回代AbstractASTUDY0FSERVICERESToRATIONRECONFlGURATlONlNDISTRIBUTl0NSYSTEMBASEDONFUZZYGENETlCALGORITHMSWhenthereisafault

3、inthedistributionsystem，anoptimalsolutioncanbeobtainedbyoperatingthesectionalizingandtieswitches．Firstly,thispaperusesakindofmatrixalgorithmtofindthefaultlocation，sothefaultcanbeseperated．Anewapproachtomodelingdistributionsystemispresented．Basedonspecialhiber

4、archycharacteristic，thispaperprovedtheback／forwardsweepdistributionloadflowalgorithm．Itcallcomputeparallelythelossofvoltageandpowerofbranchesinthesamelayer，soitcanprovetheefficiency．Secondly，thegeneticalgorithmstheoryisexpainedandsomeaspectsareimproved，suchas

5、codingstrategy,geneticoperationstrategyandconvergenceruleetc．Inaddition，thefuzzycontrolapproachisusedtochangecrossoverandmutationratetoavoidthelocaloptimalsolution．Finally,themathematicalmodelofservicerestorationispresented，includingtwoobjectivefunctions，andt

6、hefuzzygeneticalgorithmsisappliedtofindtheoptimalsolution，andthesimulationresultdenoteitsefficiency．Keywords：distributionnetwork；faultlocation；servicerestorationreconfiguration；fuzzygeneticalgorithm；backward／forwardII关于学位论文使用授权的说明本人完全了解广西大学有关保留、使用学位论文的规定，即：广西

7、大学拥有在著作权法规定范围内学位论文的使用权，其中包括：(1)已获学位的研究生必须按学校规定提交学位论文，学校可以采用影印、缩印或其他复制手段保存研究生上交的学位论文：(2)为教学和科研目的，学校可以将公开的学位论文作为资料在图书馆、资料室等场所供校内师生阅读，或在校园网上供校内师生浏览部分内容。本人保证遵守上述规定。(保密的论文在解密后遵守此规定)作者签名：j翌洼日期：迎2￡!量：丝导师签名日期‘，一盘基2por"．莎．坶第一章绪论1，1引言第一章绪论1．1．1配电网的特点随着国民经济的高速发展和用电负荷不断的

8、增长，我国的电力系统，特别是配电网及配电设备得到了长足的发展，配电系统的网络结构同趋于复杂。通常把电力系统中二次降压变电所低压侧直接或降压后向用户供电的网络，称为配电网络(DistributionNetwork)。它由架空线路、电缆配电线路、配电所、柱上降压变压器和直接接入用户的设备所构成。配电网络具有以下特点：(1)与用户利益关系密切，系统事故或施工等造成停电将产生很大