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面向配电网的自适应粒子群故障恢复策略

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针对分布式电源接入的配电网故障恢复可靠性和高效性低的问题,提出采用自适应粒子群优化算法的配电网故障恢复策略.首先,在常见的粒子群优化算法的基础上提出自适应学习因子混沌二进制粒子群优化算法(Adaptive Learning Factor Chaotic Binary Particle Swarm Optimization Algorithm,ALFCBPSO),提高了算法的精度和稳定性;其次,综合考虑重要负荷恢复、网络损失、开关动作次数等因素,构建多目标故障恢复目标函数;然后,采用改进的粒子群算法对故障恢复模型进行求解,得到故障恢复的实施方案;最后,通过IEEE33节点仿真为例,验证了方法的有效性和优越性.
Adaptive Particle Swarm Optimization Fault Recovery Strategy for Distribution Networks

高崇、劳永钊、张俊潇、段瑶、李浩

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广东电网有限责任公司电网规划研究中心,广东 广州 510000

分布式电源 配电网 故障恢复 自适应学习因子 混沌二进制粒子群优化算法

广东电网公司2022年公司电力规划研究专题

031000QQ00220015

2024

10.3969/j.issn.1009-0134.2024.08.015

制造业自动化
北京机械工业自动化研究所

制造业自动化

CSTPCD
影响因子：0.482
ISSN：1009-0134
年,卷(期)：2024.46(8)