電網故障診斷及保護定值優(yōu)化研究.pdf

1、電力系統(tǒng)故障診斷是調度員處理電網事故的輔助工具，可以縮短事故處理時間，是故障后迅速恢復供電的前提，其實質是利用保護和斷路器的動作信息來推斷可能的故障位置，識別故障元件，并分析保護系統(tǒng)的動作行為。算法是電力系統(tǒng)故障診斷的核心，目前比較成熟的理論主要為基于優(yōu)化模型的故障診斷和基于專家系統(tǒng)的故障診斷。粒子群和量子粒子群優(yōu)化算法是群智能算法的一個重要分支，具有參數(shù)少、精度高、收斂快的優(yōu)點，本文詳細介紹了這兩種算法基本原理以及算法實現(xiàn)的流程步驟。

2、
　　 通過分析保護和斷路器的動作規(guī)則，建立了故障診斷的0-1整數(shù)規(guī)劃數(shù)學模型。運用粒子群算法和量子粒子群優(yōu)化算法求解故障診斷問題，討論了不同取整方式對進化的影響。優(yōu)化算法提高了診斷過程中的信息容錯裕度，提高了對故障元件識別的可靠性。
　　 另外，還著重研究了反時限過流保護定值優(yōu)化的問題，考慮保護的基本要求和動作特性，構造定值優(yōu)化的數(shù)學模型，即把“保護四性”的期望值抽象為優(yōu)化目標、以保護繼電器特性參數(shù)為決策變量，結合配電

3、網算例建立多目標優(yōu)化模型，該模型反映了電力系統(tǒng)對繼電保護的基本要求。然后，選擇量子粒子群優(yōu)化算法求解保護定值優(yōu)化問題。
　　 針對現(xiàn)有模型中各目標項權重分配缺乏依據(jù)的缺陷，引入保護安裝處電網聯(lián)系度指標的概念，以此評估目標函數(shù)中相關項的重要性。用兩個獨立的種群來優(yōu)化繼電器時間整定系數(shù)和電流整定系數(shù)。由于標準量子粒子群優(yōu)化算法也有陷入局部最優(yōu)的可能，所以對其做了幾種改進，以期穩(wěn)定地捕獲全局最優(yōu)點。標準測試函數(shù)和文中的保護整定實例都表