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基于二进制粒子群算法的辐射状配电网故障定位
  • ISSN号:1674-3415
  • 期刊名称:《电力系统保护与控制》
  • 时间:0
  • 分类:TM711[电气工程—电力系统及自动化] TM76[电气工程—电力系统及自动化]
  • 作者机构:[1]西南交通大学电气工程学院,四川成都610031, [2]安徽省电力公司合肥供电公司,安徽合肥230051
  • 相关基金:国家自然科学基金(No.50407009);四川省杰出青年基金项目(No.06ZQ026-012);教育部优秀新世纪人才支持计划项目(NCET-06-0799)
中文摘要:

粒子群算法是一种群体智能优化算法,具有简单易行、容易实现、收敛性好等优点。通过建立适当的优化模型,提出了基于二进制粒子群算法的辐射状配电网故障定位算法,并通过算例验证了该算法的可行性和有效性。结果表明该算法收敛速度快,能够对辐射状配电网中单点和多点故障进行准确定位,并在部分故障信息畸变的情况下,能得出正确结果,容错性能好。

英文摘要:

PSO is an optimized algorithm with collective intelligence, which has advantages of simpleness, easy realization and good astringency. By building an appropriate optimized model, this paper puts forward method of fault sections location in radialized distribution networks based on binary particle swarm optimization algorithm, numerical examples demonstrate the feasibility and effectiveness of the proposed method. The results indicate the algorithm has fast convergent velocity and accurate fault location abilities in single fault or multiple faults situations. In addition, it also has good fault-tolerance when some fault information is aberrated.

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期刊信息
  • 《电力系统保护与控制》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:许昌开普电气研究院
  • 主办单位:许昌开普电气研究院
  • 主编:姚致清
  • 地址:河南省许昌市许继大道1706号
  • 邮编:461000
  • 邮箱:pspc@vip.126.com
  • 电话:0374-3212254 3212234
  • 国际标准刊号:ISSN:1674-3415
  • 国内统一刊号:ISSN:41-1401/TM
  • 邮发代号:36-135
  • 获奖情况:
  • 《CAT-CD规范》执行优秀期刊,河南省二十佳优秀科技期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:28000