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作者：张小凤;李昂;周雷金;王文妍;
单位：陕西理工大学电气工程学院;
摘要：为解决有源配电网故障定位时定位速度慢、准确率低的问题，提出了一种将人工免疫二进制粒子群（artificial immune binary particle swarm optimization,AIBPSO）算法和穷举搜索法相融合的分区优化定位策略。首先，利用Tent混沌映射产生的混沌序列初始化种群，避免种群初始化过程中出现“过早收敛”的问题。其次，将人工免疫算法与二进制粒子群算法相结合，对种群个体进行交叉变异操作，引入抗体浓度、免疫操作环节维持抗体种群多样性，利用免疫记忆环节存储优质抗体，避免抗体种群在更新过程中出现种群退化，不断刷新种群。再次，构建含分布式电源的主动配电网故障定位的分区优化模型，通过二次降维的方式减少故障区段的搜索维度。最后，通过仿真测试验证了基于AIBPSO算法和穷举搜索法的配电网分区故障定位策略，在处理多分支复杂配电网的单重和多重故障时具有良好的可行性，尤其是在信息畸变的多分支配电网场景下可展现出高准确性、快速性的显著优势。
关键词：配电网;;分布式电源;;故障定位;;AIBPSO算法;;分区优化模型
基金资助：陕西省教育厅专项科研计划（15JK1125）~~
