基于蚁群算法的配电网故障过电流定位MATLAB实现

资 源 简 介

本项目采用蚁群算法解决配电网故障定位的非线性全局优化问题，通过建立故障电流与位置的数学模型，将定位问题转化为路径优化。算法模拟蚂蚁觅食行为，利用信息素正反馈机制实现高效故障点搜索。

详 情 说 明

基于蚁群算法的配电网故障过电流定位系统

项目介绍

本项目利用蚁群算法解决配电网故障定位中的非线性全局寻优问题。系统通过建立故障过电流与故障位置之间的数学模型，将故障定位问题转化为路径优化问题。算法模拟蚂蚁觅食行为，通过信息素正反馈机制和分布式计算，在配电网拓扑结构中寻找最优故障路径，实现对故障区域的精确定位。

功能特性

• 智能优化定位：采用蚁群优化算法（ACO）实现非线性全局寻优
• 精确建模：结合配电网拓扑建模技术和故障过电流特征分析技术
• 多类型支持：支持单相接地、相间短路等多种故障类型识别
• 可视化分析：提供故障位置概率分布图和算法收敛曲线分析
• 置信评估：输出故障定位置信度评估，提高定位可靠性

使用方法

1. 数据准备：

- 准备配电网拓扑结构数据（节点连接关系、线路参数） - 输入故障过电流测量数据（各监测点电流幅值、相位） - 设置算法参数（蚂蚁数量、迭代次数、信息素挥发系数等） - 指定故障类型标识（单相接地、相间短路等）

1. 执行定位：

- 运行主程序开始故障定位计算 - 监控算法收敛过程 - 查看输出结果

1. 结果分析：

- 查看故障位置概率分布图 - 分析最优故障路径序列 - 评估故障定位置信度 - 检查算法收敛曲线 - 获取故障区域精确定位坐标

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 内存：至少4GB RAM
• 硬盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统核心功能，包括配电网拓扑结构解析、故障电流数据处理、蚁群算法参数初始化、优化迭代过程控制、故障路径评估与选择、结果可视化展示以及定位精度分析等关键模块的协调运行。该文件作为项目入口点，负责整合各算法模块，完成从数据输入到结果输出的完整处理流程。