【配电网故障定位】基于二进制矮猫鼬优化算法的配电网故障定位 33节点配电系统故障定位【Matlab代码#82】

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文章目录

- 【`获取资源`请见文章第6节：资源获取】
- 1. 配电网故障定位
- 2. 二进制矮猫鼬优化算法
- 3. 算例展示
- 4. 部分代码展示
- 5. 仿真结果展示
- 6. 资源获取

【`获取资源`请见文章第6节：资源获取】

1. 配电网故障定位

配电系统故障定位，即在配电网络发生故障的时候，利用智能化的设备和系统，对故障点做出快
速、精准的位置锁定。我国早期使用的故障定位技术是利用分段器和重合器完成的，简单且容易实
现。现阶段，考虑到经济性因素，大多使用基于FTU和人工智能算法的定位技术。对配电网系统故障间接定位的方法主要有神经网络算法和人工智能算法。本文运用智能算法对配电系统的故障进行定位，其原理是把拟定的故障位置作为变量，用智能算法对构造的目标函数进行优化计算，最后得出的解即定位的故障位置。

本文采用的是33节点配电系统模型：
在这里插入图片描述

2. 二进制矮猫鼬优化算法

矮猫鼬优化算法(Dwarf Mongoose Optimization Algorithm，DMO)是由Jeffrey O. Agushaka等人于2022年提出的一种群体智能优化算法，其灵感来源于矮猫鼬的群体觅食行为。矮猫鼬通常生活在一个母系社会的家族群体中，主要有觅食、侦察和保姆三种社会职能。矮猫鼬以集体觅食和侦察而闻名，由雌性首领引导种群进行食物源的搜寻。一旦满足保姆交换条件，即当阿尔法组未能寻找到合适的食物时，将交换阿尔法组和保姆组的成员，且阿尔法组同时进行觅食和寻找睡眠丘。但是，该算法的原始版本适用于连续问题，因此不能直接应用于二值问题。因此，学者提出了二进制蝙蝠算法以解决二值优化问题。

二进制矮猫鼬优化算法具有较好的收敛性和全局搜索能力，在求解复杂优化问题时表现出一定的优势，特别是对于多模态和高维度的问题。它已经被应用于许多领域，如工程优化、神经网络训练、数据挖掘等。

3. 算例展示

在这里插入图片描述

4. 部分代码展示

matlab">clc
clear
close allglobal y K
SearchAgents_no=30; % 种群数量
Max_iteration=300; % 最大迭代次数
dim=33; % 维度(33节点配电网系统)
lb=0; % 表示非故障位置
ub=1; % 表示该位置故障y=[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, -1, 1, 1, 1, 0];
%% 计算
K=[1 1 1];[TargetFitness,TargetPosition,Convergence_curve]=BDMO(SearchAgents_no, Max_iteration, dim); % 利用二进制矮猫鼬优化算法进行优化求解fprintf('\n')
display(['最优值为 : ', num2str(TargetFitness)]);
display(['最优解为 : ', num2str(TargetPosition)]);
[row, col] = find(TargetPosition == 1);
display(['故障位置为 : ', num2str(col)]);figure
plot(Convergence_curve(2:end),'r')
ylabel('适应度值');
xlabel('迭代次数');
title('BDMO优化曲线');

5. 仿真结果展示

在这里插入图片描述

6. 资源获取

可以获取完整代码资源。👇👇👇👀名片