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基于遗传算法的配电网故障定位(Matlab代码实现）

news 2025/7/7 18:09:22
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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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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

通过Wrangler CLI在worker中创建数据库和表

官方使用文档&#xff1a;Getting started Cloudflare D1 docs 创建数据库 在命令行中执行完成之后&#xff0c;会在本地和远程创建数据库&#xff1a; npx wranglerlatest d1 create prod-d1-tutorial 在cf中就可以看到数据库&#xff1a; 现在&#xff0c;您的Cloudfla…...

编程新知 2025/7/5 0:21:39

线程同步：确保多线程程序的安全与高效！

全文目录&#xff1a; 开篇语前序前言第一部分&#xff1a;线程同步的概念与问题1.1 线程同步的概念1.2 线程同步的问题1.3 线程同步的解决方案 第二部分&#xff1a;synchronized关键字的使用2.1 使用 synchronized修饰方法2.2 使用 synchronized修饰代码块 第三部分&#xff…...

编程新知 2025/6/17 15:52:48

React19源码系列之 事件插件系统

事件类别 事件类型 定义 文档 Event Event 接口表示在 EventTarget 上出现的事件。 Event - Web API | MDN UIEvent UIEvent 接口表示简单的用户界面事件。 UIEvent - Web API | MDN KeyboardEvent KeyboardEvent 对象描述了用户与键盘的交互。 KeyboardEvent - Web…...

编程新知 2025/7/7 0:36:41

从零开始打造 OpenSTLinux 6.6 Yocto 系统（基于STM32CubeMX）（九）

设备树移植 和uboot设备树修改的内容同步到kernel将设备树stm32mp157d-stm32mp157daa1-mx.dts复制到内核源码目录下 源码修改及编译 修改arch/arm/boot/dts/st/Makefile&#xff0c;新增设备树编译 stm32mp157f-ev1-m4-examples.dtb \stm32mp157d-stm32mp157daa1-mx.dtb修改…...

编程新知 2025/7/5 14:25:18

NLP学习路线图（二十三）：长短期记忆网络（LSTM）

在自然语言处理（NLP）领域，我们时刻面临着处理序列数据的核心挑战。无论是理解句子的结构、分析文本的情感，还是实现语言的翻译，都需要模型能够捕捉词语之间依时序产生的复杂依赖关系。传统的神经网络结构在处理这种序列依赖时显得力不从心，而循环神经网络（RNN） 曾被视为…...

编程新知 2025/7/6 14:51:35

深入解析C++中的extern关键字：跨文件共享变量与函数的终极指南

&#x1f680; C extern 关键字深度解析&#xff1a;跨文件编程的终极指南 &#x1f4c5; 更新时间&#xff1a;2025年6月5日 &#x1f3f7;️ 标签&#xff1a;C | extern关键字 | 多文件编程 | 链接与声明 | 现代C 文章目录 前言&#x1f525;一、extern 是什么&#xff1f;&…...

编程新知 2025/6/22 1:04:56

什么是Ansible Jinja2

理解 Ansible Jinja2 模板 Ansible 是一款功能强大的开源自动化工具&#xff0c;可让您无缝地管理和配置系统。Ansible 的一大亮点是它使用 Jinja2 模板&#xff0c;允许您根据变量数据动态生成文件、配置设置和脚本。本文将向您介绍 Ansible 中的 Jinja2 模板&#xff0c;并通…...

编程新知 2025/7/3 14:45:13

使用 SymPy 进行向量和矩阵的高级操作

在科学计算和工程领域&#xff0c;向量和矩阵操作是解决问题的核心技能之一。Python 的 SymPy 库提供了强大的符号计算功能&#xff0c;能够高效地处理向量和矩阵的各种操作。本文将深入探讨如何使用 SymPy 进行向量和矩阵的创建、合并以及维度拓展等操作&#xff0c;并通过具体…...

编程新知 2025/7/6 21:40:59

招商蛇口 | 执笔CID，启幕低密生活新境

作为中国城市生长的力量&#xff0c;招商蛇口以“美好生活承载者”为使命&#xff0c;深耕全球111座城市&#xff0c;以央企担当匠造时代理想人居。从深圳湾的开拓基因到西安高新CID的战略落子&#xff0c;招商蛇口始终与城市发展同频共振&#xff0c;以建筑诠释对土地与生活的…...

编程新知 2025/7/7 4:58:29

【Nginx】使用 Nginx+Lua 实现基于 IP 的访问频率限制

使用 NginxLua 实现基于 IP 的访问频率限制 在高并发场景下&#xff0c;限制某个 IP 的访问频率是非常重要的&#xff0c;可以有效防止恶意攻击或错误配置导致的服务宕机。以下是一个详细的实现方案&#xff0c;使用 Nginx 和 Lua 脚本结合 Redis 来实现基于 IP 的访问频率限制…...

编程新知 2025/6/21 14:12:32