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基于遗传算法的配电网故障定位(Matlab代码实现）

news 2025/11/6 5:45:47
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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

谷歌浏览器插件

项目中有时候会用到插件 sync-cookie-extension1.0.0&#xff1a;开发环境同步测试 cookie 至 localhost&#xff0c;便于本地请求服务携带 cookie 参考地址&#xff1a;https://juejin.cn/post/7139354571712757767 里面有源码下载下来&#xff0c;加在到扩展即可使用FeHelp…...

编程新知 2025/8/16 3:55:30

Java 语言特性(面试系列2)

一、SQL 基础 1. 复杂查询 &#xff08;1&#xff09;连接查询&#xff08;JOIN&#xff09; 内连接&#xff08;INNER JOIN&#xff09;&#xff1a;返回两表匹配的记录。 SELECT e.name, d.dept_name FROM employees e INNER JOIN departments d ON e.dept_id d.dept_id; 左…...

编程新知 2025/10/24 14:20:29

Vue2 第一节_Vue2上手_插值表达式{{}}_访问数据和修改数据_Vue开发者工具

文章目录 1.Vue2上手-如何创建一个Vue实例,进行初始化渲染2. 插值表达式{{}}3. 访问数据和修改数据4. vue响应式5. Vue开发者工具--方便调试 1.Vue2上手-如何创建一个Vue实例,进行初始化渲染 准备容器引包创建Vue实例 new Vue()指定配置项 ->渲染数据 准备一个容器,例如: …...

编程新知 2025/10/21 3:16:48

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 2025/10/26 6:16:31

如何为服务器生成TLS证书

TLS&#xff08;Transport Layer Security&#xff09;证书是确保网络通信安全的重要手段&#xff0c;它通过加密技术保护传输的数据不被窃听和篡改。在服务器上配置TLS证书&#xff0c;可以使用户通过HTTPS协议安全地访问您的网站。本文将详细介绍如何在服务器上生成一个TLS证…...

编程新知 2025/9/11 5:41:27

莫兰迪高级灰总结计划简约商务通用PPT模版

莫兰迪高级灰总结计划简约商务通用PPT模版&#xff0c;莫兰迪调色板清新简约工作汇报PPT模版&#xff0c;莫兰迪时尚风极简设计PPT模版&#xff0c;大学生毕业论文答辩PPT模版&#xff0c;莫兰迪配色总结计划简约商务通用PPT模版&#xff0c;莫兰迪商务汇报PPT模版&#xff0c;…...

编程新知 2025/10/29 1:49:43

解决：Android studio 编译后报错\app\src\main\cpp\CMakeLists.txt‘ to exist

现象&#xff1a; android studio报错&#xff1a; [CXX1409] D:\GitLab\xxxxx\app.cxx\Debug\3f3w4y1i\arm64-v8a\android_gradle_build.json : expected buildFiles file ‘D:\GitLab\xxxxx\app\src\main\cpp\CMakeLists.txt’ to exist 解决&#xff1a; 不要动CMakeLists.…...

编程新知 2025/11/2 7:41:43

C语言中提供的第三方库之哈希表实现

一. 简介 前面一篇文章简单学习了C语言中第三方库&#xff08;uthash库&#xff09;提供对哈希表的操作&#xff0c;文章如下&#xff1a; C语言中提供的第三方库uthash常用接口-CSDN博客 本文简单学习一下第三方库 uthash库对哈希表的操作。 二. uthash库哈希表操作示例 u…...

编程新知 2025/7/27 8:17:48

tomcat指定使用的jdk版本

说明 有时候需要对tomcat配置指定的jdk版本号&#xff0c;此时&#xff0c;我们可以通过以下方式进行配置 设置方式 找到tomcat的bin目录中的setclasspath.bat。如果是linux系统则是setclasspath.sh set JAVA_HOMEC:\Program Files\Java\jdk8 set JRE_HOMEC:\Program Files…...

编程新知 2025/6/10 21:11:28

[论文阅读]TrustRAG: Enhancing Robustness and Trustworthiness in RAG

TrustRAG: Enhancing Robustness and Trustworthiness in RAG [2501.00879] TrustRAG: Enhancing Robustness and Trustworthiness in Retrieval-Augmented Generation 代码&#xff1a;HuichiZhou/TrustRAG: Code for "TrustRAG: Enhancing Robustness and Trustworthin…...

编程新知 2025/10/17 23:51:34