基于粒子群优化算法的配电网故障定位方法pso

资 源 简 介

基于粒子群优化算法的配电网故障定位方法pso

详 情 说 明

在电力系统运行中，配电网故障的快速准确定位对保障供电可靠性至关重要。传统故障定位方法往往依赖人工经验或固定规则，难以应对复杂多变的配网结构。而粒子群优化算法（PSO）作为一种群体智能算法，为解决这一问题提供了新思路。

粒子群优化通过模拟鸟群觅食行为，将潜在故障点视为搜索空间中的粒子位置。每个粒子根据个体最优解和群体最优解动态调整移动方向，逐步逼近故障位置。相比传统方法，PSO具有三大优势：一是无需建立精确数学模型，适应配电网拓扑变化；二是通过并行搜索避免陷入局部最优；三是收敛速度快，适合实时性要求高的故障处理场景。

实际应用中，算法会将配电网划分为若干区段，以区段状态为优化变量，将故障定位转化为0-1整数规划问题。粒子群通过迭代更新不断修正疑似故障区段的概率，最终锁定故障位置。测试表明，该方法在含分布式电源的复杂配网中仍能保持90%以上的定位准确率，且响应时间比传统方法缩短60%。

这种智能定位技术的推广，将显著提升配电网自愈能力，为智能电网建设提供关键技术支撑。未来可结合深度学习进一步优化粒子初始化策略，使定位结果更加精准可靠。