【故障定位】基于多元宇宙算法的主动配电网故障定位方法研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、引言

1.1 研究背景与意义

随着分布式电源、储能装置以及电动汽车等大量接入配电网，传统配电网逐渐向主动配电网转型。主动配电网运行模式更加灵活，但网络结构和故障特性也变得更为复杂 。故障发生时，若不能及时、准确地定位故障位置，会严重影响供电可靠性，造成巨大的经济损失和社会影响 。因此，研究高效、准确的故障定位方法成为主动配电网运行维护的关键问题 。

多元宇宙算法（Multiverse Optimization Algorithm，MVO）是一种新兴的元启发式优化算法，通过模拟多元宇宙中宇宙膨胀、物质转移和黑洞现象进行寻优 。将其应用于主动配电网故障定位，能够利用其强大的全局搜索能力，在复杂的故障特征空间中快速找到最优解，为主动配电网故障定位提供新的有效途径，对提升主动配电网运行的安全性和可靠性具有重要意义 。

1.2 国内外研究现状

国内外学者在主动配电网故障定位方面开展了大量研究。早期方法多基于故障电流、电压等电气量的阈值判断，但在主动配电网分布式电源接入后，故障电流方向和大小不确定，该类方法适应性变差 。近年来，基于智能算法的故障定位方法成为研究热点，如遗传算法、粒子群优化算法等，这些算法通过优化目标函数实现故障定位 。然而，这些传统智能算法在处理高维、复杂的主动配电网故障定位问题时，存在容易陷入局部最优、收敛速度慢等不足 。多元宇宙算法作为一种新的优化工具，在电力系统领域的应用研究尚处于起步阶段，将其应用于主动配电网故障定位具有较大的研究空间和创新潜力 。

二、相关理论基础

2.1 主动配电网故障特性

主动配电网中分布式电源的接入改变了传统配电网的潮流分布和故障特性 。故障发生时，故障电流的大小和方向不再唯一，可能出现多源馈入的情况，使得基于单一电源供电的故障定位方法失效 。同时，分布式电源的类型多样（如光伏、风电等），其输出功率具有间歇性和波动性，进一步增加了故障分析和定位的难度 。此外，主动配电网中大量电力电子设备的应用，导致故障暂态信号更加复杂，传统基于稳态量的故障定位方法难以满足需求 。

2.2 多元宇宙算法原理

多元宇宙算法的核心概念基于宇宙学理论，主要包含宇宙膨胀、物质转移和黑洞三个基本机制 。在算法中，每个宇宙代表优化问题的一个潜在解，宇宙的 “质量” 由适应度函数值决定 。宇宙膨胀机制模拟宇宙的膨胀过程，使宇宙间的距离发生变化；物质转移机制基于白洞和黑洞的概念，实现宇宙间物质（解的变量）的交换；黑洞机制则通过一定概率使宇宙被黑洞吸收并重生，增加算法的全局搜索能力 。通过不断迭代这些机制，算法逐步搜索最优解，具有良好的全局寻优性能和收敛速度 。

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🔗 参考文献

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

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🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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