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专利号: 2019105247925
申请人: 西华大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 测量;测试
更新日期:2024-02-23
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.基于改进量子布谷鸟算法的配电网故障定位方法,其特征在于,包括以下步骤:S1量子双链编码:

配电网故障区段一共有s位,利用量子双链编码表示配电网各区段故障状态,首先混沌初始化量子双链位置:|φ>=α|0>+β|1>,其满足|α|2+|β|2=1,其编码方式如下:上式中αs和βs为第s位的上下链编码取值,θs为第s位的编码角,m表示量子双链编码,ms为量子双链编码内某一位上下链的编码取值,N为整个配电网的总故障区段;

S2建立配电网故障定位多目标模型:

首先分析配电网的拓补结构,并构建开关函数模型和评价函数模型,然后通过算法对开关函数得到的开关期望状态值去逼近FTU上传的开关实际状态。

S3计算目标函数,若gt≥ft,则最优适应度值gt=ft,gt为第t代的最优适应度值;

S4.循环迭代,直至满足算法终止迭代要求。

2.根据权利要求1所述的基于改进量子布谷鸟算法的配电网故障定位方法,其特征在于,S1量子双链编码中,双链编码更新方式如下:S1.1 Tent混沌初始化

对于双链编码,上链为:[α1,...αN],下链为:[β1,...βN],采用下式更新:N为整个配电网的总故障区段;在初始化量子双链编码后,需要对编码进行更新,上式中αs和βs为第s位的上下链编码取值;

S1.2量子旋转更新:

量子遗传算法的交叉和变异被量子旋转所代替,量子遗传算法的更新公式如下:量子搜索本质上采用矩阵变换更新量子编码序列,即右乘量子旋转门m=U(Δθ),其定义如下:更新过程为:

Δθs为第s位的旋转角,其采用改进莱维飞行算法更新,上式中 为第s位的上下链编码取值,m为旋转门,U表示进行旋转搜索,其更新方式采用改进布谷鸟算法进行更新:S1.3旋转角Δθs更新:

Δθs,s=1,2,...N通过莱维飞行来搜索新解,莱维飞行搜索步长由levy分布来确定,通过选定的任何启发式函数进行搜索,从而找到组合优化问题的最优解,采用改进莱维飞行采用Tent映射生成,其表达式如下:对于每个迭代步的改进莱维飞行,步长比例因子α首先采用rand生成,然后计算g(rand),使α=g(rand);

则改进布谷鸟鸟窝更新公式如下:

其中, 表示第i的鸟窝在第t+1代的位置, 表示点对点乘法,步长比例因子用α来表示,L(λ)为Levy随机搜索路径,并且,使a=1;

levy(b)~u=t-1-b,(0<b≤2)   (7)levy(b)满足莱维分布,其计算公式如下:

式(8)中λ=β+1,0<β<2,β一般取1.5,u,v是正态分布;

u~N(0,σ2u),v~N(0,σ2v)       (9)σv=1                   (11)上式中σ2u,σ2v分别为正态分布的参数;

S1.4差分进化算法变异:

利用差分进化算法对量子双链编码进行变异,差分进化算法主要分为以下3步:Step1.变异,对于进化算法第G代,每个量子布谷鸟编码的单链编码的每一维αsG,or,βsG,变异后的,每一维为α°sG,or,β°sG,α°sG=αr1G-1+F(αr2(G-1)-αr3(G-1)),or,β°sG=βr1G-1+F(βr2(G-1)-βr3(G-1))     (12)随机选择的序号r1,r2,r3互不相同,变异算子F采用Tent映射生成,Step2.交叉:为了增强参数向量的多样性,交叉操作后的向量每一维为如下:交叉阶段选择是否对双链编码进行交叉,随机算子rand控制是否交叉,其采用MATLAB中rand函数生成,这样能更好保证双链编码值的随机性,上式中变异算子F,r1,r2,r3为随机选择的序号,上链为:[α1,...αN],下链为:[β1,...βN],每一维αsG,or,βsG,变异前的第G代的量子上下链编码,每一维α°sG,or,β°sG为变异后的第后的G代的量子上下链编码;

Step3.边界条件处理:对于交叉和变异阶段后得到的量子双链编码,此时可能不再满足[0,1]之间的约束,因此需要对超出边界的编码值进行处理,若 对其进行处理

上式中,每一维αsG,or,βsG,变异前的第G代的量子上下链编码,每一维α1s,G,or,β1s,G为变异后的第后的G代的量子上下链编码,αmin,αmax为上链编码取值的最小值和最大值,βmin,βmax为下链编码取值的最小值和最大值;

S1.5编码转化

对于配电网故障定位二值化问题,抽取出双链编码后,即上链为:[α1,...αN],下链为:[β1,...βN],分别对其进行四舍五入,以此获得故障目标定位向量Y;各个设备的状态值Sj∈[0,1],j=1,2,...N,采用levy飞行产生随机数,作为正弦函数的变量带入后,正弦函数为: 将其取值限制为

0-1,然后结合差分进化算法对双链编码的每一维进行变异,然后对其取值进行四舍五入来产生0和1随机数;上式中第t代的故障目标定位向量为,Yt, 为第t代的第j维所对应的目标设备的状态。

3.根据权利要求1所述的基于改进量子布谷鸟算法的配电网故障定位方法,其特征在于,S2具体包括以下步骤:S2.1编码方式:

在进行配电网故障定位时,以开关为节点,相邻馈线开关间的配电区域为一个单位的线路区段,线路区段分为正常和故障两种情况;正常时,其状态值为“0”;故障时,其状态值为“1”;

当配电网发生故障时,配电自动化系统SCADA中FTU检测到故障电流越限信号,当故障电流与网络正方向一致时,故障状态为“1”;当无故障电流流过时,状态为“0”,表示正常;

S2.2开关函数

在基于智能算法的故障定位过程中,开关函数反映了线路区段故障与否和开关是否过流之间的关系,它将配电网中线路区段的状态信息转换为开关的期望状态信息;

规定1:配电网正常运行时的电流方向为网络正方向;

规定2:下游区段是指按照网络正方向,线路区段处于某一开关的后面,则称该线路区段为该开关的下游区段;

K1为进线断路器,K2~K6均为馈线分段开关,s1~s6表示配电网的链路区段,因此典型的单电源条件下开关函数表达式为式中:Ik*表示第k个开关的故障电流状态;αi表示第k个开关的第i个下游区段的故障状态;∏表示逻辑或运算;

当S3处发生故障时,得到各个开关函数为:

首先利用S1获取的双链编码,α=[α1,...,αN],β=[β1,...,βN],对于下链编码β同样按照式14求取各开关函数;根据设备与开关的关系表获取各个开关函数,I*j,j=1,...,N1,N1为配电网中开关总数,N为设备总数;Ij,j=1,...,N1为实际的开关状态;

S2.3评价函数

改进配电网故障定位目标函数如下:

式中:Ij表示第j个开关的故障电流越限信号; 表示第j个开关的开关函数;ω1=rand,ω2=1-rand为防误判因子; 表示网络中所有线路区段的故障总量。