一种基于改进遗传算法的变电站故障识别方法

摘要：

针对传统优化算法求解变电站故障诊断解析模型时存在易于早熟、求解准确度不高以及收敛速度慢等问题,设计了一种基于改进的遗传算法的变电站故障识别新方法.首先,针对传统遗传算法由于采用固定的交叉与变异概率导致收敛慢、全局搜索能力不足的缺陷,设计了与进化代数相关的交叉概率、与个体适应值相关的变异概率,并对现有的自适应遗传算法进行改进,提高算法的全局搜索能力与收敛速度;其次,依据电网拓扑及其保护配置情况构建电网故障识别解析模型;最后,应用改进的遗传算法对上述故障诊断模型进行求解.通过包含断路器正常动作、据动和误动场景的故障算例分析,发现所提方法较常规优化算法在多次重复性试验中仍能保持接近1.0的故障识别准确率,且收敛代数保持在10左右,能够实现故障的快速准确定位.

关键词：电网故障识别、数学解析模型、改进遗传算法、收敛性、全局搜索能力

所属期刊栏目：44

分类号：TM64(发电、发电厂)

在线出版日期：2022-08-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：94-96