改进的丛林狼算法检测接地网测控装置故障

摘要：

接地网中测控装置有利于变电站内设备稳定运行,从而保证电力系统的正常工作.针对传统接地网测控设备故障诊断效率较低的问题,文中提出一种基于改进丛林狼算法的接地网故障诊断算法(ACOA).首先,使用自适应惩罚函数对故障约束优化模型进行有效简化;其次,利用柯西分布和历史信息策略对丛林狼算法的收敛速度进行提高;最后,将改进的丛林狼算法应用于简化后的故障约束优化模型求解.仿真结果表明,与粒子群优化、遗传算法和蚁群算法相比,ACOA程序运行速度较快,求解准确率也更高.ACOA算法在接地网测控装置中能够有效预先诊断安全故障,可为后续的及时维修提供参考,以节省人力物力.

关键词：接地网测控装置、电力系统、丛林狼优化算法、ACOA、故障诊断、故障约束优化模型

所属期刊栏目：46

分类号：TN911.23-34;TM391

资助基金：南方电网数字电网研究院有限公司科技项目0002200000083819

在线出版日期：2023-07-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：115-119