基于免疫算法的配电网故障定位方法研究

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提出一种基于免疫算法的配电网故障定位新方法。免疫算法依据个体的亲和度对个体进行评价,根据个体的亲和度和浓度选择进行交叉、变异的个体,增大了群体多样性,避免了算法快速陷入局部最优,同时进化过程建立记忆单元,保留部分最优解,以免交叉、变异过程后群体退化,保证算法终止时得到的结果是历代出现过的最高亲和度的个体。针对多电源开环运行的配电网,结合区域划分思想,通过判断变电站变压器低压侧开关的故障信息,提出一种提高故障定位速度的方法。仿真结果表明该算法可有效实现配电网的故障定位,并通过与遗传算法相对比,验证了免疫算法用于配电网故障定位的有效性及可靠性。
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