智能配电网故障定位与故障恢复方法研究

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现代社会,随着电力系统的快速变革,供电方式不断丰富。越来越多的分布式电源接入了电网,给电网日常的安全高效运行以及故障维护带来了巨大的挑战。以往的许多常规方法都见效甚微,因此需要研究新的方法来解决目前遇到的问题。本文从提高供电稳定性的角度出发,研究了目前智能电网中存在的智能配电终端,并深入探索了基于Multi-Agent的智能配电网保护与控制。具体深入分析了智能配电网及其终端模型建立与工作机制,粒子群算法以及改进的基于Multi-Agent的智能配电网故障恢复方法。本文首先分析了基本的配电网结构,并结合Multi-Agent结构建立了智能配电网模型。从结构,功能和编码方式等方面对Agent进行了分析,为接下来对于智能电网故障定位和恢复方法的研究打下了基础。其次,对粒子群算法进行介绍,并对传统的粒子群算法进行改进,分别对传统配电网和含分布式电源配电网的故障定位进行建模仿真。通过具体算例分析可知,基本粒子群算法对于参数较少,问题设置简单的传统配电网故障定位时收敛迅速,使用方便。然而对于含分布式能源的配网系统,模型比较复杂,由于所含有的变量以及节点数较多,并且故障情况复杂,因此采用优化后的多目标粒子群算法可以提高故障定位的诊断速度以及准确率,并具有一定的容错性。最后研究了基于Multi-Agent模式的智能配网故障恢复算法,提出了基于多智能体粒子群优化(Multi-Agent Particle Swarm Optimization Algorithm,MAS-PSO)的配电网络重构方法,使其收敛到最优解的速度更快、更加精确。并进一步应用现场数据进行仿真实验,实现MAS-PSO算法配电网自愈控制,提升自愈级别。该论文有图23幅,表6个,参考文献86篇。
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