基于MATLAB粒子群算法的智能配电故障定位系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了粒子群优化算法（PSO），用于配电网故障智能定位。通过分析电压和电流偏差构建适应度函数，模拟故障场景，高效确定故障位置和类型，提升故障诊断的自动化程度与精度。

详 情 说 明

配电网故障智能定位系统

项目介绍

本项目开发了一个基于粒子群优化（PSO）算法的配电网故障智能定位系统。系统通过模拟配电网的故障场景，利用电压、电流等电气量偏差构建适应度函数，应用粒子群优化算法进行迭代计算，高效定位故障发生的位置（线路编号）和类型（如单相接地、相间短路等）。该系统集成了潮流计算、故障判别逻辑与优化算法，并为用户提供直观的可视化分析界面，展示粒子收敛过程与最终定位结果。

功能特性

• 智能故障定位：基于粒子群优化算法，精确计算故障点所在的线路编号及距离测量点的相对位置。
• 多类型故障判别：可识别并分类多种常见故障类型，例如A相接地、BC相间短路等。
• 仿真与分析：能够生成模拟测试用例，进行配电网潮流计算，评估定位结果的可靠性。
• 可视化分析：

* 动态展示粒子群优化过程中的适应度收敛曲线。 * 在配电网拓扑图中高亮显示定位出的故障区域。

• 可信度评估：提供最优适应度值及多次运行稳定性分析等指标，辅助判断定位结果的可信度。

使用方法

1. 准备输入数据：按系统要求准备以下输入文件或参数：

* 配电网拓扑数据：包含节点数量、线路阻抗参数、负荷分布等信息。 * 电气量数据：实时或模拟的节点电压、支路电流测量值。 * 故障参数：设定故障电阻的可能范围、故障起始时间等特征参数。 * 算法参数：配置粒子群算法的种群规模、最大迭代次数、学习因子等。

1. 运行主程序：执行主程序文件，系统将自动进行故障模拟、PSO优化计算及结果分析。

1. 查看与解读结果：程序运行结束后，查看命令行窗口输出的故障位置和类型结果，并分析生成的收敛曲线图与故障区域可视化示意图，结合可信度指标对定位结果进行综合判断。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 必要工具箱：无需特殊的工具箱。

文件说明

主程序文件承载了系统的核心调度与执行功能。它负责读取用户配置的配电网参数与算法参数，初始化粒子群种群，并控制整个定位流程的迭代执行。其主要能力包括调用配电网潮流计算模块、构建并计算适应度函数、执行粒子群算法的寻优更新逻辑、实现故障类型的判别，以及最终驱动可视化模块生成收敛过程图和故障定位结果示意图。