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基于遗传算法的配电网故障定位(Matlab代码实现）

news 2026/5/21 18:11:02
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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁
目录
💥1 概述
📚2 运行结果

🎉3 参考文献
🌈4 Matlab代码实现

💥1 概述

参考文献：

随着经济的发展和人们生活水平的提高, 对供 电可靠性也提出了更高的要求 , 在配电网发生故障

后,对故障设备进行快速 、准确的定位显得越来越重要和迫切了。目前解决故障定位的方法主要有以下：

几种:

1)矩阵算法[ 1-3] ,其计算速度快 ,但对上传故障信息的准确度要求比较高, 容错性较差。

2)专家系统 [ 4] ,通过将获取的故障信息与知识库中的记录进行比较来确定故障位置, 定位准确率

较高,但是专家系统中的专家知识库的建立与维护是一件烦琐和艰巨的工作 ,往往由于知识库的维护

不到位使得专家系统在适应网络结构变化方面不尽人意。

3)蚁群算法[ 6 , 7] 是一种求解组合最优化问题的新型通用启发式方法 ,该方法具有正反馈、分布式计算和贪婪启发式搜索的特点。将蚁群算法用于配电网故障定位时, 一般是把配电网故障定位问题转化为类似于巡回旅行问题(TSP)的模式, 利用蚁群算法进行求解。由于蚁群算法容易出现停滞现象 , 即搜索进行到一定程度后, 所有个体所发现的解完全一致 ,不能对解空间进一步进行搜索,不利于发现更好的解,而且蚁群中多个个体的运动是随机的 ,当群体规模较大或网络结构较为复杂时 ,要找出一条较好的路径需要较长的搜索时间。所以, 蚁群算法在配电网故障定位中的应用技术还有待成熟。

4)遗传算法[ 4 , 8-11] 因其具有良好的鲁棒性、可并行性与全局优化性而在电力系统中获得了广泛的应用,在进行配电网故障定位时, 它利用上传故障信息,依赖适应度函数, 通过对种群的遗传操作, 根据适应度的计算来进行全局最优化求解, 从而实现对故障设备的定位 。但是, 在实际应用中 ,遗传算法早熟收敛等缺陷没有从根本上消除 ,而且由于配电网络结构一般比较复杂 ,因此,通常存在计算量大的问题,从而导致定位速度慢 。

📚2 运行结果

bestindividual =0     0     1     1     1     0     0     0     0     0     0     1     0     0     0     0     0     1     0     0bestfit =4.5000bestindividual =0     1     1     0     0     0     1     0     0     1     1     0     0     0     0     1     0     0     0     0bestfit =10bestindividual =0     0     1     0     1     1     1     0     0     0     0     1     0     0     0     1     0     1     0     0bestfit =8.5000bestindividual =0     0     1     0     1     0     0     0     0     0     1     1     0     0     0     1     0     0     0     1bestfit =7bestindividual =0     1     0     0     0     0     0     0     0     0     0     1     0     1     0     0     0     0     0     0bestfit =6.5000bestindividual =0     0     0     1     1     0     0     0     0     0     0     1     1     0     0     0     0     1     0     0bestfit =5.5000bestindividual =0     1     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     1     0     1     0     1     0     0bestfit =6bestindividual =1     1     1     1     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     1     1     1     0     0bestfit =5.5000bestindividual =0     0     0     0     1     0     0     0     0     0     0     1     1     0     0     0     0     1     0     0bestfit =5bestindividual =0     0     1     0     1     0     0     0     0     0     0     0     0     1     1     0     0     0     0     0bestfit =7bestindividual =0     1     0     0     0     0     0     0     0     0     0     1     0     0     0     1     0     1     1     0bestfit =6.5000bestindividual =1     0     1     0     0     1     0     0     0     0     0     0     0     0     0     1     1     1     0     0bestfit =6bestindividual =0     0     0     0     1     0     0     0     0     0     0     1     1     0     0     0     0     1     0     0bestfit =5bestindividual =1     0     1     0     1     0     0     0     0     1     0     0     0     0     0     1     0     0     0     0bestfit =8.5000bestindividual =1     1     0     1     1     1     1     0     0     1     0     0     0     0     0     0     0     1     0     0bestfit =8bestindividual =1     0     1     0     0     1     0     0     0     0     0     0     0     0     0     1     1     1     0     0bestfit =6bestindividual =1     0     1     1     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     1     0     1     1     0bestfit =5bestindividual =1     1     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     1     1     1     0     0bestfit =4.5000bestindividual =0     1     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     1     0     0     0     1     0     0     0bestfit =7.5000bestindividual =0     1     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     1     0     0     1bestfit =4.5000bestindividual =0     1     0     0     0     1     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     1     0     0     0bestfit =5.5000bestindividual =0     1     1     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     1     0     0     1bestfit =5bestindividual =0     1     1     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     1     0     0bestfit =3.5000bestindividual =1     1     1     1     0     1     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     1     0     0     1bestfit =7.5000bestindividual =0     1     1     0     1     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     1     0     0     1bestfit =5.5000bestindividual =0     0     0     0     0     1     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     1     0     0     0bestfit =5all_best =1all_x =0     0     0     0     1     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     1     0     0时间已过 1.744887 秒

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10

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7

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5.5000

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7

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4.5000

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5

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7.5000

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5.5000

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all_best =
1

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时间已过 1.744887 秒

部分代码：

function fitness=f1(SB)

% Ij=[1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0];%位置8故障

% Ij=[1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0];%位置16故障

% Ij=[1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0];%位置8，16故障

Ij=[1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0];%位置5，18故障

IE=zeros(1,length(Ij));

IE(1)=SB(1)|SB(2)|SB(3)|SB(4)|SB(5)|SB(6)|SB(7)|SB(8)|SB(9)|SB(10)|SB(11)|SB(12)|SB(13)|SB(14)|SB(15)|SB(16)|SB(17)|SB(18)|SB(19)|SB(20);

IE(2)=SB(2)|SB(3)|SB(4)|SB(5)|SB(6)|SB(7)|SB(8)|SB(9)|SB(10)|SB(11)|SB(12)|SB(13)|SB(14)|SB(15)|SB(16)|SB(17)|SB(18)|SB(19)|SB(20);

IE(3)=SB(3)|SB(4)|SB(5)|SB(11)|SB(12)|SB(13)|SB(14)|SB(15)|SB(16)|SB(17)|SB(18)|SB(19)|SB(20);

IE(4)=SB(4)|SB(5)|SB(11)|SB(12)|SB(13)|SB(14)|SB(15)|SB(16)|SB(17);

IE(5)=SB(5)|SB(16)|SB(17);

IE(6)=SB(6)|SB(7)|SB(8)|SB(9)|SB(10);

IE(7)=SB(7)|SB(8)|SB(9)|SB(10);

🎉3 参考文献

部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。

[1]严太山,崔杜武,陶永芹.基于改进遗传算法的配电网故障定位[J].高电压技术,2009,35(02):255-259.DOI:10.13336/j.1003-6520.hve.2009.02.032.

🌈4 Matlab代码实现

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编程日记 2023/2/25 21:48:03

Android仿京东金融的数值滚动尺功能

自定义数值滚动尺,这个用的还是挺多的&#xff0c;例如京东金融的通过滚动尺选择金额等,而这次就是高仿京东金融的数值滚动尺。首先看看下效果图&#xff0c;如下&#xff1a;首先先给你们各个变量的含义&#xff0c;以免在后面的讲解中不知变量的意思&#xff0c;代码如下://最…...

编程日记 2023/2/25 21:46:50

Nginx 和 Tomcat 实现负载均衡

Nginx 和 tomcat 实现负载均衡 &#x1f3c6;荣誉认证&#xff1a;51CTO博客专家博主、TOP红人、明日之星&#xff1b;阿里云开发者社区专家博主、技术博主、星级博主。 &#x1f4bb;微信公众号&#xff1a;微笑的段嘉许 &#x1f4cc;本文由微笑的段嘉许原创&#xff01; &am…...

编程日记 2023/2/25 21:45:30

【万能排序之qsort、b_sort 、s_sort】

文章目录前言:star:qsort函数函数参数qsort函数的使用:star:模拟实现万冒泡排序函数参数模拟实现b_sort注意点:star:模拟实现万能选择排序函数参数模拟实现s_sort最后前言 我们所熟悉的冒泡排序&#xff0c;选择排序&#xff0c;插入排序&#xff0c;二分排序等都是基于给定的一…...

编程日记 2023/2/25 21:44:17

利用InceptionV3实现图像分类

最近在做一个机审的项目&#xff0c;初步希望实现图像的四分类&#xff0c;即&#xff1a;正常&#xff08;neutral&#xff09;、涉政&#xff08;political&#xff09;、涉黄&#xff08;porn&#xff09;、涉恐&#xff08;terrorism&#xff09;。有朋友给推荐了个github上…...

编程日记 2023/2/25 21:43:03

ElevenLabs瑞典文语音生成延迟超800ms？独家逆向分析其WebRTC音频缓冲机制，给出3行代码级低延迟注入方案

更多请点击&#xff1a; https://codechina.net 第一章&#xff1a;ElevenLabs瑞典文语音生成延迟超800ms&#xff1f;独家逆向分析其WebRTC音频缓冲机制&#xff0c;给出3行代码级低延迟注入方案 ElevenLabs 在瑞典语&#xff08;sv-SE&#xff09;TTS 服务中默认启用高保真音…...

编程新知 2026/5/21 17:07:29

如何用嘎嘎降AI处理汉语言文学论文：文学类毕业论文降AI免费完整操作教程

如何用嘎嘎降AI处理汉语言文学论文&#xff1a;文学类毕业论文降AI免费完整操作教程 帮同学处理过汉语言文学论文降AI教程&#xff0c;流程基本是固定的&#xff0c;记录下来供参考。 主推工具&#xff1a;嘎嘎降AI&#xff08;www.aigcleaner.com&#xff09;&#xff0c;4.…...

编程新知 2026/5/21 16:24:06

3分钟搞定百度网盘提取码：新手也能快速上手的终极解决方案

3分钟搞定百度网盘提取码&#xff1a;新手也能快速上手的终极解决方案 【免费下载链接】baidupankey 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ba/baidupankey 你是否经常遇到这样的烦恼&#xff1a;朋友分享的百度网盘链接明明就在眼前&#xff0c;却因为缺少那个关…...

编程新知 2026/5/21 16:22:05

YimMenu：GTA V终极开源菜单的完整实战指南

YimMenu&#xff1a;GTA V终极开源菜单的完整实战指南 【免费下载链接】YimMenu YimMenu, a GTA V menu protecting against a wide ranges of the public crashes and improving the overall experience. 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/yi/YimMenu Yi…...

编程新知 2026/5/21 16:09:06

Adobe-GenP：5分钟解锁Adobe全家桶的终极方案

Adobe-GenP&#xff1a;5分钟解锁Adobe全家桶的终极方案 【免费下载链接】Adobe-GenP Adobe CC 2019/2020/2021/2022/2023 GenP Universal Patch 3.0 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ad/Adobe-GenP 还在为Adobe Creative Cloud的高昂订阅费用发愁吗&#xff…...

编程新知 2026/5/21 16:09:06

口碑最好的AI论文工具推荐（从文献整理到论文成稿全流程）适合全体毕业生

论文选题没思路、文献检索耗时长、开题报告写不出、初稿逻辑混乱、查重反复修改、答辩PPT难打磨&#xff1f;面对论文写作的重重难关&#xff0c;作为学术新手、应届生或本科硕士毕业生&#xff0c;你是否也感到力不从心&#xff1f;论文流程复杂、环节繁多、上手门槛高&#x…...

编程新知 2026/5/21 15:35:35

收藏！程序员转AI工程师的3条死路+3条真路（内含2026年最新就业方向）

本文揭示了2026年程序员转AI工程师的3条死路和3条真路。死路包括从零学ML训练想做研究员、靠Prompt工程当主修、装AI App做评测自媒体&#xff0c;这些路径因入门方向被误导而难以成功。真路则包括用现有领域跳板转AI应用工程、AI Infra/MLOps方向、AI Agent工程师方向&#xf…...

编程新知 2026/5/21 14:26:06

将Taotoken集成到自动化客服系统实现智能问答降本增效

&#x1f680; 告别海外账号与网络限制&#xff01;稳定直连全球优质大模型&#xff0c;限时半价接入中。 &#x1f449; 点击领取海量免费额度 将Taotoken集成到自动化客服系统实现智能问答降本增效 对于需要构建或升级智能客服系统的企业而言&#xff0c;核心诉求往往集中在…...

编程新知 2026/5/21 13:33:53

专业联发科设备bootloader解锁与安全绕过实战指南

专业联发科设备bootloader解锁与安全绕过实战指南 【免费下载链接】mtkclient-gui GUI tool for unlocking bootloader and bypassing authorization on Mediatek devices (Not maintained anymore) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mt/mtkclient-gui mtkclie…...

编程新知 2026/5/21 12:38:04

FLUX.1-dev-Controlnet-Union终极指南：7种控制模式一站式掌握AI图像生成

FLUX.1-dev-Controlnet-Union终极指南&#xff1a;7种控制模式一站式掌握AI图像生成 【免费下载链接】FLUX.1-dev-Controlnet-Union 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/InstantX/FLUX.1-dev-Controlnet-Union 你是否曾经在创作AI图像时感到束手无策&#xf…...

编程新知 2026/5/21 12:22:35