二进制粒子群算法在配电网故障定位中的应用

"评价函数的构造-多功能出租车计价器设计资料" 这篇论文"评价函数的构造-多功能出租车计价器设计资料"主要探讨的是如何构建一个适当的评价函数，用于解决配电网故障定位问题，利用二进制粒子群算法进行优化。在配电网故障诊断中，评价函数扮演着关键角色，它评估每一种可能解的质量，从而帮助找到最能解释馈线终端单元(FTU)上传故障信息的解决方案。 评价函数的构造如下公式(3)所示： \( F_i = \sum_{j=1}^{N} \left| B_j - I_j \right| + w \sum_{j=1}^{N} \left(B_j * S_{ij}\right) \) 其中，\( F_i \)表示第i个解的适应度，数值越小代表解越优秀。\( B_j \)是配电网中设备的状态，取值1表示故障，0表示正常。\( N \)为馈线段总数，\( I_j \)是电流越限信号，与设备状态无关，只与实际故障电流相关，故障时为1，否则为0。权重系数\( w \)反映了故障区间数的优劣，取值在0到1之间，区间数少的解被认为更优。\( S_{ij} \)是开关函数，表示各测控点期望状态，由实时网络拓扑分析决定，故障过电流时为1，否则为0。 文章中以一个具体例子解释了开关函数\( S_{ij} \)的计算，指出在辐射型配电网中，故障会导致上游开关过电流。例如，如果在某个位置发生故障，所有上游开关都将有过电流现象。 该论文是首发论文，作者探讨了将二进制粒子群算法应用到配电网故障区间定位问题，以应对FTU故障信息可能存在的畸变。他们对算法在不同规模的配电网系统中进行了仿真，分析了算法参数（如惯性权重、种群大小和最大速度）对算法性能的影响，并与遗传算法和蚁群算法的结果进行了比较。仿真结果证明了二进制粒子群算法的有效性和性能优势，特别是在处理信息畸变和提高定位速度方面。 关键词涉及：配电网、故障区间定位、二进制粒子群算法。论文进一步介绍了粒子群算法的基本原理，强调其并行性、快速收敛和易实现的特点，表明二进制粒子群算法在配电网故障定位中的潜力。