【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

主动配电网（Active Distribution Network, ADN）因大量分布式电源（Distributed Generation, DG）的接入，呈现出结构复杂、潮流双向流动、运行模式多变的特性，传统故障定位方法面临灵敏度不足、容错性差等挑战。多元宇宙算法（Multi-Verse Optimizer, MVO）作为一种新兴的群智能优化算法，模拟宇宙中黑洞、白洞和虫洞的相互作用机制，具有全局搜索能力强、收敛速度快、参数设置少的优势，为主动配电网故障定位提供了创新解决方案。本文将系统构建故障定位模型，设计基于 MVO 的求解框架，并通过仿真验证其有效性。

主动配电网故障定位的核心挑战

主动配电网与传统配电网的本质区别在于 DG 的高渗透率，这使得故障定位面临诸多独特挑战，需从故障特征、定位需求和约束条件三方面深入分析。

故障特征的复杂性

DG 的接入改变了配电网的故障电流特性，导致故障定位难度显著增加：

• 潮流双向性：DG 在故障时可能向故障点提供反向短路电流，使故障电流大小和方向随 DG 容量、接入位置及运行状态动态变化，传统基于单向潮流的过流保护原理不再适用。

• 故障电流幅值波动：DG 类型（如同步发电机、逆变器型）不同，故障电流的幅值特性差异显著。例如，逆变器型 DG 通常限制短路电流为额定电流的 1.2-2 倍，远低于同步发电机的 5-10 倍，导致故障信号微弱。

• 多故障点并存：复杂拓扑下可能出现多处同时故障或相继故障，故障信号相互叠加，增加了特征提取的难度。

• 高阻接地故障频发：主动配电网中，树状分支和电缆线路易发生高阻接地故障（如通过树木、土壤接地），故障电流小且含大量谐波，传统保护装置易误动或拒动。

故障定位的核心需求

主动配电网故障定位需满足快速性、准确性和鲁棒性三大核心需求：

• 快速性：配电网直接面向用户，故障定位需在秒级时间内完成，以缩短停电时间。例如，城市核心区配电网要求故障定位响应时间≤5 秒，农村配电网≤10 秒。

• 准确性：定位误差需控制在一个线段范围内，避免盲目巡检。对于辐射状馈线，定位精度应≤1 个杆塔间距；对于环网结构，需精确到具体分支线段。

• 鲁棒性：能耐受信息缺失、量测噪声和 DG 波动的影响。例如，当 30% 的量测数据丢失或含 5% 的噪声时，仍能保持 90% 以上的定位准确率。

⛳️ 运行结果

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