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基于遗传算法的配电网故障定位(Matlab代码实现）

news 文章来源：https://blog.csdn.net/Ke_Yan_She/article/details/129203180 2025/4/24 16:36:32
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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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6

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5.5000

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7

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6

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5

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8.5000

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6

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4.5000

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5

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7.5000

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5.5000

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5

all_best =
1

all_x =
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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】CAS锁

一、什么是CAS机制&#xff08;compare and swap&#xff09; 1.概述 CAS的全称为Compare-And-Swap&#xff0c;直译就是对比交换。是一条CPU的原子指令&#xff0c;其作用是让CPU先进行比较两个值是否相等&#xff0c;然后原子地更新某个位置的值。经过调查发现&#xff0c;…...

编程日记 2023/2/25 21:41:45

Linux服务器配置系统安全加固方法

1. SSH空闲超时时间建议为: 600-900 解决方案: 在【/etc/ssh/sshd_config】文件中设置【ClientAliveInterval】设置为600到900之间 vim /etc/ssh/sshd_config #将 ClientAliveInterval 参数值设置为 900 2. 修改检查SSH密码修改最小间隔 解决方案: 在【/etc/login.defs】文件…...

编程日记 2023/2/25 21:40:32

Codeforces Round #850 (Div. 2, based on VK Cup 2022 - Final Round)（A~E）

t宝酱紫喜欢出这种分类讨论的题&#xff1f;&#xff01;A1. Non-alternating Deck (easy version)给出n张牌&#xff0c;按照题目给的顺序分给两人&#xff0c;问最后两人手中各有几张牌。思路&#xff1a;模拟。AC Code&#xff1a;#include <bits/stdc.h>typedef long…...

编程日记 2023/2/25 21:39:19

qt源码--信号槽

本篇主要从Qt信号槽的连接、断开、调用、对象释放等方面展开&#xff1b; 1.信号建立连接过程 connect有多个重载函数&#xff0c;主要是为了方便使用者&#xff0c;比较常用的有2种方式&#xff1a; a. QObject::connect(&timer, &QTimer::timeout, &loop, &am…...

编程日记 2023/2/25 21:38:01

RecycleView详解

listview缓存请看: listview优化和详解RecycleView 和 ListView对比&#xff1a;使用方法上ListView&#xff1a;继承重写 BaseAdapter&#xff0c;自定义 ViewHolder 与 converView优化。RecyclerView: 继承重写 RecyclerView.Adapter 与 RecyclerView.ViewHolder。设置 Layou…...

编程日记 2023/2/25 21:36:33

【算法】最短路算法

&#x1f600;大家好&#xff0c;我是白晨&#xff0c;一个不是很能熬夜&#x1f62b;&#xff0c;但是也想日更的人✈。如果喜欢这篇文章&#xff0c;点个赞&#x1f44d;&#xff0c;关注一下&#x1f440;白晨吧&#xff01;你的支持就是我最大的动力&#xff01;&#x1f4…...

编程日记 2023/2/25 21:35:15

＜ Linux ＞ 进程间通信

目录 1、进程间通信介绍 进程间通信的概念 进程间通信的本质 进程间通信的分类 2、管道 2.1、什么是管道 2.2、匿名管道 匿名管道的原理 pipe函数 匿名管道使用步骤 2.3、管道的读写规则 2.4、管道的特点 2.5、命名管道 命名管道的原理 使用命令创建命名管道 mkfifo创建命名管…...

编程日记 2023/2/25 21:34:00

学习 Python 之 Pygame 开发魂斗罗（二）

学习 Python 之 Pygame 开发魂斗罗&#xff08;二&#xff09;魂斗罗的需求开始编写魂斗罗1. 搭建主类框架2. 设置游戏运行遍历和创建窗口3. 获取窗口中的事件4. 创建角色5. 完成角色更新函数魂斗罗的需求 魂斗罗游戏中包含很多个物体&#xff0c;现在要对这些物体进行总结 类…...

编程日记 2023/2/25 21:32:44

户籍管理系统测试用例

目录 一、根据页面的不同分别设计测试用例 登录页面 用户信息列表 用户编辑页面 用户更新页面 二、根据目的不同分别设计测试用例 一、根据页面的不同分别设计测试用例 上图是针对一个网站的测试&#xff0c;按照页面的不同分别来设计对应的测试用例。 登录页面 用户信息列…...

编程日记 2023/2/25 21:31:32

（三）代表性物质点邻域的变形分析

本文主要内容如下&#xff1a;1. 伸长张量与Cauchy-Green 张量2. 线元长度的改变2.1. 初始/当前构型下的长度比2.2. 主长度比与 Lagrange/Euler 主方向2.3. 初始/当前构型下任意方向的长度比3. 线元夹角的改变4. 面元的改变5. 体元的改变1. 伸长张量与Cauchy-Green 张量 由于变…...

编程日记 2023/2/25 21:30:12