基于蚁群算法的配电网过电流故障定位优化MATLAB实现

资 源 简 介

本项目利用蚁群算法解决配电网中的过电流故障定位问题，通过数学模型转换和分布式计算特性，实现快速精确的故障位置搜索，提升定位效率和可靠性。

详 情 说 明

基于蚁群算法的配电网过电流故障定位优化系统

项目介绍

本项目针对配电网过电流故障定位问题，提出了一种基于蚁群优化算法的智能诊断解决方案。通过建立配电网故障定位的数学模型，将非线性全局寻优问题转化为路径优化问题，充分利用蚁群算法的正反馈机制和分布式计算特性，实现对复杂配电网故障位置的快速精确定位。该系统适用于多种拓扑结构的配电网络，能够在不同故障条件下提供可靠的故障诊断结果。

功能特性

• 高效全局优化：采用改进蚁群算法解决非线性故障定位问题，避免局部最优陷阱
• 多源数据处理：支持配电网拓扑结构、故障电流测量值、网络运行参数等多维度数据输入
• 智能诊断分析：基于概率分布的故障定位机制，提供定位置信度评估
• 可视化展示：生成故障位置概率分布图，在电网拓扑中直观标注最可能故障点
• 性能监测：实时分析算法收敛性能，输出优化过程报告

使用方法

数据准备

1. 准备配电网拓扑结构数据文件（节点连接关系、线路参数）
2. 输入故障电流测量数据（各监测点的过电流值及时序信息）
3. 配置网络正常运行参数（电压、电流基准值）
4. 设置算法参数（蚂蚁数量、信息素挥发系数、启发因子权重等）

运行流程

1. 系统初始化，加载配电网模型和故障数据
2. 执行蚁群优化算法进行故障路径搜索
3. 生成故障定位结果和置信度评估
4. 输出可视化分析报告和收敛性能图表

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11，Linux Ubuntu 16.04+，macOS 10.14+
• 运行环境：MATLAB R2018b 或更高版本
• 内存要求：最小4GB RAM，推荐8GB以上
• 存储空间：至少1GB可用磁盘空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度功能，包括配电网数据加载与预处理、蚁群算法参数初始化、优化迭代过程控制、故障定位结果计算与分析以及可视化输出生成等关键模块。该文件协调各算法模块协同工作，完成从数据输入到结果输出的完整处理流程，确保故障定位优化的高效执行。