【摘 要】
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近年来政府不断加大支持新能源发展的力度。开发出具有低污染,高可靠性和高效率的新能源,分布式电源（Distributed Generation,DG）,成为大势所趋。分布式电源接入配电网一定程度上减少了污染排放,缓解了峰值负荷压力。但配电网中因DG的接入改变了原配电网的潮流方向,基于传统遗传算法的配电网故障定位与恢复不再适用。为此,本文提出一种分种群遗传算法对配电网故障定位与故障恢复进行研究。本文首
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近年来政府不断加大支持新能源发展的力度。开发出具有低污染,高可靠性和高效率的新能源,分布式电源（Distributed Generation,DG）,成为大势所趋。分布式电源接入配电网一定程度上减少了污染排放,缓解了峰值负荷压力。但配电网中因DG的接入改变了原配电网的潮流方向,基于传统遗传算法的配电网故障定位与恢复不再适用。为此,本文提出一种分种群遗传算法对配电网故障定位与故障恢复进行研究。本文首先讨论了 DG接入配电网对配电网故障定位的影响;应用传统遗传算法时算法运算效率不高,容易陷入局部最优而无法得到最优解。本文提出了一种分种群遗传算法:利用不同种群代表不同的故障类型,取代传统遗传算法中的种群模式,并采用单体交叉替代传统遗传算法的个体交叉模式完成遗传操作,对改进后的算法进行了仿真。结果表明,相对于传统遗传算法,采用分种群遗传算法,能有效提高配电网故障定位效率,加快算法计算速度,正确性更高。另一方面对故障恢复重构进行了研究,构建基于分种群遗传算法数学模型,采用对DG划分孤岛方式,对除孤岛外区域进行配电网重构。改进算法后使分种群遗传算法能有效应用到配电网故障恢复模型中。通过IEEE33节点的仿真分析,配电网重构模型能够满足停电区域供电要求。采用分种群遗传算法进行故障定位和故障恢复重构,能显著提高配电网故障定位速度,实现故障定位要求;重构后的配电网能够实现大部分停电区域供电,满足网损最小和开关动作次数最少要求,实际应用中具有可行性。图[36]表[12]参[81]
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