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基于遗传算法的配电网故障定位(Matlab代码实现）

news 2026/2/7 18:04:00
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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

Java 语言特性(面试系列1)

一、面向对象编程 1. 封装&#xff08;Encapsulation&#xff09; 定义&#xff1a;将数据&#xff08;属性&#xff09;和操作数据的方法绑定在一起&#xff0c;通过访问控制符&#xff08;private、protected、public&#xff09;隐藏内部实现细节。示例&#xff1a; public …...

编程新知 2025/10/6 4:03:40

ffmpeg（四）：滤镜命令

FFmpeg 的滤镜命令是用于音视频处理中的强大工具&#xff0c;可以完成剪裁、缩放、加水印、调色、合成、旋转、模糊、叠加字幕等复杂的操作。其核心语法格式一般如下&#xff1a; ffmpeg -i input.mp4 -vf "滤镜参数" output.mp4或者带音频滤镜&#xff1a; ffmpeg…...

编程新知 2026/2/4 23:47:47

Java 加密常用的各种算法及其选择

在数字化时代&#xff0c;数据安全至关重要&#xff0c;Java 作为广泛应用的编程语言&#xff0c;提供了丰富的加密算法来保障数据的保密性、完整性和真实性。了解这些常用加密算法及其适用场景&#xff0c;有助于开发者在不同的业务需求中做出正确的选择。​ 一、对称加密算法…...

编程新知 2025/11/22 20:41:02

Python如何给视频添加音频和字幕

在Python中&#xff0c;给视频添加音频和字幕可以使用电影文件处理库MoviePy和字幕处理库Subtitles。下面将详细介绍如何使用这些库来实现视频的音频和字幕添加&#xff0c;包括必要的代码示例和详细解释。 环境准备 在开始之前&#xff0c;需要安装以下Python库&#xff1a;…...

编程新知 2025/9/3 4:12:17

python执行测试用例，allure报乱码且未成功生成报告

allure执行测试用例时显示乱码&#xff1a;‘allure’ &#xfffd;&#xfffd;&#xfffd;&#xfffd;&#xfffd;ڲ&#xfffd;&#xfffd;&#xfffd;&#xfffd;ⲿ&#xfffd;&#xfffd;&#xfffd;Ҳ&#xfffd;&#xfffd;&#xfffd;ǿ&#xfffd;&am…...

编程新知 2026/2/7 4:21:44

LINUX 69 FTP 客服管理系统 man 5 /etc/vsftpd/vsftpd.conf

FTP 客服管理系统 实现kefu123登录&#xff0c;不允许匿名访问&#xff0c;kefu只能访问/data/kefu目录&#xff0c;不能查看其他目录 创建账号密码 useradd kefu echo 123|passwd -stdin kefu [rootcode caozx26420]# echo 123|passwd --stdin kefu 更改用户 kefu 的密码…...

编程新知 2026/1/25 9:03:19

鸿蒙Navigation路由导航-基本使用介绍

1. Navigation介绍 Navigation组件是路由导航的根视图容器&#xff0c;一般作为Page页面的根容器使用&#xff0c;其内部默认包含了标题栏、内容区和工具栏&#xff0c;其中内容区默认首页显示导航内容&#xff08;Navigation的子组件&#xff09;或非首页显示&#xff08;Nav…...

编程新知 2026/2/4 12:37:04

OpenGL-什么是软OpenGL/软渲染/软光栅？

‌软OpenGL&#xff08;Software OpenGL&#xff09;‌或者软渲染指完全通过CPU模拟实现的OpenGL渲染方式&#xff08;包括几何处理、光栅化、着色等&#xff09;&#xff0c;不依赖GPU硬件加速。这种模式通常性能较低&#xff0c;但兼容性极强&#xff0c;常用于不支持硬件加速…...

编程新知 2025/12/6 16:50:12

VSCode 没有添加Windows右键菜单

关键字&#xff1a;VSCode&#xff1b;Windows右键菜单&#xff1b;注册表。 文章目录 前言一、工程环境二、配置流程1.右键文件打开2.右键文件夹打开3.右键空白处打开文件夹 三、测试总结 前言 安装 VSCode 时没有注意&#xff0c;实际使用的时候发现 VSCode 在 Windows 菜单栏…...

编程新知 2026/2/1 9:33:49

【threejs】每天一个小案例讲解：创建基本的3D场景

代码仓 GitHub - TiffanyHoo/three_practices: Learning three.js together! 可自行clone&#xff0c;无需安装依赖&#xff0c;直接liver-server运行/直接打开chapter01中的html文件 运行效果图 知识要点 核心三要素 场景&#xff08;Scene&#xff09; 使用 THREE.Scene(…...

编程新知 2026/1/30 15:16:28