基于混沌優化蝙蝠算法的含分布式電源配電網故障區段定位

柳巖妮，公茂法，王來河，公　政

(1. 山東科技大學，山東青島266590； 2. 國網山東濰坊市供電公司，山東濰坊261000)

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基于混沌優化蝙蝠算法的含分布式電源配電網故障區段定位

柳巖妮1，公茂法1，王來河1，公政2

(1. 山東科技大學，山東青島266590； 2. 國網山東濰坊市供電公司，山東濰坊261000)

針對含分布式電源配電網故障區段定位問題，改進了已有的開關函數，并提出了一種基于混沌優化蝙蝠算法的診斷方法。利用蝙蝠算法全局尋優能力對配電網故障區段進行定位搜索，并針對蝙蝠算法易陷入局部最優的缺點，使用混沌策略對部分最優個體進行優化，使其收斂速度加快，定位準確度提高。通過建立算例配電網模型，對其多種故障定位結果分析表明，算法對于含分布式電源配電網故障區段定位具有一定的實用性。

分布式電源；配電網；故障區段定位；蝙蝠算法；混沌優化

0　引言

隨著電力行業的不斷發展與完善，分布式電源開始被應用到配電網中，配電網由之前的單電源形式開始轉變為多電源輻射結構，由此為配電網故障診斷帶來了一定的問題。常見的用于配電網故障診斷的人工智能算法有遺傳算法[1]、Petri網[2]、神經網絡[3]等，這些智能算法在故障診斷方面的準確率較高且具有一定的容錯性，但是在實際的應用中建模復雜，往往需要大量的數據，且效率不高。另外的一種方法就是圖論算法，主要以矩陣算法[4-5]為主，該算法計算效率較高，但是當饋線終端單元上傳的信息發生錯誤或者丟失的情況時，往往準確率較低?！?br>