基于变异粒子群算法的主动配电网故障恢复策略附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

一、引言

在能源转型的大背景下，主动配电网作为接纳分布式能源（如太阳能光伏、风能发电等）的重要载体，其安全稳定运行对保障电力供应的可靠性至关重要。然而，主动配电网中分布式电源的随机性、间歇性以及网络结构的复杂性，使得故障发生后的恢复过程面临诸多挑战。传统的故障恢复方法，如基于规则的方法、遗传算法等，在处理多目标、多约束的主动配电网故障恢复问题时，往往存在收敛速度慢、易陷入局部最优解等不足。

变异粒子群算法作为一种改进的智能优化算法，在保留粒子群算法快速收敛优点的同时，通过引入变异操作，有效增强了算法的全局搜索能力，能够更好地应对主动配电网故障恢复的复杂需求。因此，研究基于变异粒子群算法的主动配电网故障恢复策略，对于提高故障恢复效率、减少停电损失、提升主动配电网的供电可靠性具有重要的理论意义和实际应用价值。

二、主动配电网故障恢复相关概述

（一）主动配电网的特点

主动配电网相比传统配电网，具有以下显著特点：

1. 分布式电源大量接入：主动配电网中接入了大量的分布式电源，这些电源的类型多样，包括光伏电源、风力发电、微型燃气轮机等。分布式电源的接入改变了传统配电网的单向潮流分布，使得配电网的潮流呈现出双向流动的特点。

1. 可控性增强：主动配电网配备了先进的监测、控制和通信设备，能够对分布式电源、储能装置、可控负荷等进行实时监控和调度。通过有效的控制策略，可以实现对配电网运行状态的灵活调整，提高配电网的运行效率和可靠性。

1. 不确定性因素多：由于分布式电源的出力受到天气、季节等自然因素的影响，具有较强的随机性和间歇性；同时，用户负荷的变化也具有不确定性。这些不确定性因素使得主动配电网的运行状态更加复杂，给故障恢复带来了更大的难度。

（二）主动配电网故障恢复的目标与约束条件

1. 故障恢复目标

主动配电网故障恢复的目标是在满足各种约束条件的前提下，尽快恢复对非故障区域的供电，最大限度地减少停电损失。具体而言，主要包括以下几个方面：

• 最小化停电时间：尽可能缩短用户的停电时长，提高供电的连续性。

• 最小化停电负荷：在故障恢复过程中，优先恢复重要负荷的供电，减少停电负荷的总量。

• 最小化网损：在恢复供电的同时，合理调整网络运行方式，降低配电网的功率损耗。

• 平衡分布式电源出力：充分利用分布式电源的出力，减少对主网电源的依赖，提高能源利用效率。

2. 故障恢复约束条件

在进行主动配电网故障恢复时，需要满足一系列的约束条件，以确保配电网的安全稳定运行。主要包括以下几类：

• 潮流约束：故障恢复后的配电网潮流分布应满足各节点电压在允许范围内，各支路电流不超过其额定电流。节点电压通常要求在额定电压的 ±5% 或 ±10% 范围内（具体根据配电网的电压等级和运行要求确定）；支路电流不得超过其额定电流，以防止设备过热损坏。

• 分布式电源约束：分布式电源的出力应满足其自身的运行限制，如光伏电源的出力受光照强度影响，风力发电的出力受风速影响，同时分布式电源的并网运行还应满足相关的技术标准，如电压调节、频率稳定等要求。

• 网络拓扑约束：故障恢复后的配电网拓扑结构应保持辐射状运行（除非配电网采用环网结构且具备相应的控制措施），以避免形成环流，确保配电网的安全运行。同时，应避免出现孤立节点，即所有非故障节点都应与电源点保持连通。

• 操作约束：故障恢复过程中，开关设备的操作应符合操作规程，避免频繁操作对设备造成损坏。同时，应考虑开关设备的操作时间，合理安排操作顺序，以缩短故障恢复时间。

三、变异粒子群算法原理

五、结论与展望

（一）结论

本文针对主动配电网故障恢复问题，提出了一种基于变异粒子群算法的故障恢复策略。通过对主动配电网特点、故障恢复目标与约束条件的分析，建立了故障恢复问题的数学模型；利用变异粒子群算法的优势，设计了故障恢复的求解流程；通过仿真实验与对比分析，验证了该策略的有效性。主要结论如下：

1. 变异粒子群算法通过引入变异操作，有效增强了算法的全局搜索能力，克服了基本粒子群算法易陷入局部最优解的缺点，能够更快地找到主动配电网故障恢复的最优方案。

1. 基于变异粒子群算法的故障恢复策略能够在满足各种约束条件的前提下，实现故障恢复时间最短、停电负荷总量最小、网损最低以及分布式电源出力平衡的目标，显著提高了主动配电网的故障恢复效率和供电可靠性。

1. 仿真实验结果表明，与基本粒子群算法和遗传算法相比，基于变异粒子群算法的故障恢复策略在各项性能指标上均具有明显优势，是一种有效的主动配电网故障恢复方法。

（二）展望

尽管本文提出的基于变异粒子群算法的主动配电网故障恢复策略取得了较好的效果，但仍有一些方面需要进一步研究和改进：

1. 多故障场景下的故障恢复：本文主要研究了单一故障场景下的故障恢复问题，未来可以考虑多故障同时发生或故障相继发生的复杂场景，进一步完善故障恢复策略，提高配电网应对复杂故障的能力。

1. 不确定性因素的处理：主动配电网中的分布式电源出力和负荷变化具有较强的不确定性，本文在建模过程中对这些不确定性因素的考虑相对简单。未来可以采用概率建模、鲁棒优化等方法，更准确地描述不确定性因素对故障恢复的影响，提高故障恢复策略的鲁棒性。

1. 与其他优化算法的结合：变异粒子群算法虽然具有较好的性能，但不同的优化算法各有优缺点。未来可以考虑将变异粒子群算法与其他优化算法（如蚁群算法、模拟退火算法等）相结合，形成混合优化算法，进一步提高算法的优化性能和收敛速度。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 高正中,商春雷,赵晨晖,等.基于Petri网与粒子群算法的主动配电网故障定位[J].中国科技论文, 2017, 12(23):4.DOI:10.3969/j.issn.2095-2783.2017.23.018.

[2] 徐岩,张荟,孙易洲.基于变异粒子群算法的主动配电网故障恢复策略[J].电力自动化设备, 2021(041-012).DOI:10.16081/j.epae.202108030.

[3] 臧天磊.配电网静态优化与故障恢复重构策略研究[D].西南交通大学,2012.DOI:10.7666/d.y2109116.

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 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

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈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

🌈 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

👇