蚁群算法在配电网故障定位中的应用

电子科技大学毕业设计（论文）论文题目：蚁群算法在配电网故障定位中的应用学习中心（或办学单位）：电子科技大学厦门远洋中心指导老师：职称：学生姓名：学号:专业：电力系统及其自动化电子科技大学继续教育学院制网络教育学院电子科技大学毕业设计（论文）任务书题目：蚁群算法在配电网故障定位中的应用任务与要求：1.观点正确，论证充分。2.结构合理，逻辑严密。3.满足一定的阅读量。时间：20XX年3月17日至20XX年6月30日共12周学习中心：（或办学单位）电子科技大学厦门远洋中心学生姓名：学号：专业：电力系统及其自动化指导单位或教研室：电子科技大学厦门远洋中心指导教师： 职称：电子科技大学继续教育学院制网络教育学院20XX年06月16日

毕业设计(论文)进度计划表日期工作内容执行情况指导教师

签字3月17日

至4月12日选题4月18日

至4月28日开题报告4月29日

至5月23日论文初稿6月16日

至6月30日论文终稿教师对进度计划实施情况总评……签名年月日本表作评定学生平时成绩的依据之一摘要配电网是整个电力系统直接面向用户的最后环节。随着社会经济的发展,电力用户对供电可靠性要求越来越高,配电自动化系统的推广和普及是一个必然趋势。快速、准确的故障定位是迅速隔离故障区域、恢复非故障失电区域供电的基本前提。蚁群算法是近年发展起来的一种仿生优化算法,具有分布式计算、快速正反馈、启发式搜索的特点。用蚁群算法进行配电网故障定位,是本文的研究内容。本论文主要阐述了对现有的配网故障定位的目标函数加以改进，将配电网故障定位问题转化为类似于TSP问题的模式，并采用分级处理的思想把整个配电网络分解为主干支路和多个独立区域，最后借助于蚁群算法进行局部、全局寻优。文中充分利用配电网呈辐射状的特点，依据分级处理的思想，把整个配电网划分为主干支路和若干个独立区域，从而降低可行解的维数，使计算速度有较大的提高，然后利用蚁群算法良好的正反馈和容错性的特点进行局部及全局寻优，最后通过算例验证了该算法的有效性。关键词：配电网，故障定位，蚁群算法，分级处理AbstractThedistributionnetworkistheentireelectricalpowersystemfacestheuserdirectlythefinallink.Alongwiththesocialeconomydevelopment,theelectricpoweruserismoreandmorehightothepowersupplyreliabilityrequest,thepowerdistributionautomatedsystempromotionandthepopularizationareaninevitabletrend.Fast,theaccuratebreakdownlocalizationistherapidisolationbreakdownregion,restoresthenon-breakdowntolosetheelectricityregionpowersupplythebasicpremise.Theantgroupalgorithmisonekindofbiologicalmodellingoptimizationalgorithmwhichtherecentyearsdeveloped,hadthedistributedcomputing,thefastregeneration,theheuristicsearchcharacteristic.Carriesonthedistributionnetworkbreakdownlocalizationwiththeantgroupalgorithm,isthisarticleresearchcontent.Thepresentpapermainlyelaboratedtoexistingmatchesthenetbreakdownlocalizationtheobjectivefunctiontoimprove,distributionnetworkThefault-locationproblemtransformsforissimilartotheTSPquestionpattern,andusesgraduationprocessingthethoughttodecomposetheentirepowerdistributionnetworkintothebranchlegandmanyindependentregions,finallydrawssupportfromYuYiqunthealgorithmtocarryon,theoverallsituationoptimizationpartial.Inthearticlefullyassumestheradiatingusingthedistributionnetworkthecharacteristic,thebasisgraduationprocessingthought,primarilydoestheentiredistributionnetworkdivisionthelegandcertainindependentregions,thusreducesthefeasiblesolutionthedimension,enablethecomputationspeedtohavethebigenhancement,thenandthefault-tolerantcharacteristiccarriesonpartialandtheoverallsituationoptimizationusingtheantgroupalgorithmgoodregeneration,finallyhasconfirmedthisalgorithmvaliditythroughtheexample.KEYWORD:Distributionnetwork,breakdownlocalization,antgroupalgorithm,graduationprocessing目录第一章绪言 1第二章蚁群算法的基本原理 1第一节蚁群算法简介 1-5第二节蚁群算法 5-7第三章配电网的基本知识 7-11第四章配电网故障定位技术现状与展望 11-13第五章配电网故障定位蚁群算法的基本原理 14-18结束语 19谢辞 20参考文献 21电子科技大学毕业论文（设计）蚁群算法在配电网故障定位中的应用PAGEPAGE1第一章绪言经济的高速发展和人们生活水平的提高对供电的可靠性也提出了更高的要求。而馈线发生故障后，要迅速并准确地隔离故障区域并恢复非故障区域的供电，从而减少停电面积和停电时间。目前解决故障定位的算法大致可分为两种：直接算法和间接算法。直接算法中最典型的就是矩阵算法[1]法速度快，但对上传故障信息的准确度要求比较高，容错性较差。间接算法也就是所谓的寻优算法，目前主要有遗传算法和神经网络算法等，该算法具有较高的容错性，但目前还不是很完善，计算量大。蚁群算法是模拟自然界中真实蚁群的觅食行为形成的一种模拟进化算法，具有正反馈、分布式计算和富于贪婪启发式搜索的特点。虽然蚁群算法出现的时间不长，但已经成功应用于许多组合优化问题，例如典型的旅行商（TSP）车辆路径问题、机组最优投入及配电网网架优化规划问题等。传统的矩阵算法,计算速度快,但不具有容错性,在故障信息有畸变时会发生误判。蚁群算法是一种寻优算法,具有很好的容错性。用蚁群算法进行配电网故障定位,当故障信息有少量畸变时,仍能准确判断出故障区域。本论文主要阐述了对现有的配网故障定位的目标函数加以改进，将配电网故障定位问题转化为类似于TSP问题的模式，并采用分级处理的思想把整个配电网络分解为主干支路和多个独立区域，最后借助于蚁群算法进行局部、全局寻优。第二章蚁群算法的基本原理第一节蚁群算法简介一、蚁群算法的由来蚂蚁是地球上最常见、数量最多的昆虫种类之一，常常成群结队地出现在人类的日常生活环境中。这些昆虫的群体生物智能特征，引起了一些学者的注意。意大利学者M.Dorigo，V.Maniezzo等人在观察蚂蚁的觅食习性时发现，蚂蚁总能找到巢穴与食物源之间的最短路径。经研究发现，蚂蚁的这种群体协作功能是通过一种遗留在其来往路径上的叫做信息素(Pheromone)的挥发性化学物质来进行通信和协调的。化学通信是蚂蚁采取的基本信息交流方式之一，在蚂蚁的生活习性中起着重要的作用。通过对蚂蚁觅食行为的研究，他们发现，整个蚁群就是通过这种信息素进行相互协作，形成正反馈，从而使多个路径上的蚂蚁都逐渐聚集到最短的那条路径上。这样，M.Dorigo等人于1991年首先提出了蚁群算法。其主要特点就是：通过正反馈、分布式协作来寻找最优路径。这是一种基于种群寻优的启发式搜索算法。它充分利用了生物蚁群能通过个体间简单的信息传递，搜索从蚁巢至食物间最短路径的集体寻优特征，以及该过程与旅行商问题求解之间的相似性。得到了具有NP难度的旅行商问题的最优解答。同时，该算法还被用于求解Job-Shop调度问题、二次指派问题以及多维背包问题等，显示了其适用于组合优化类问题求解的优越特征。多年来世界各地研究工作者对蚁群算法进行了精心研究和应用开发，该算法现己被大量应用于数据分析、机器人协作问题求解、电力、通信、水利、采矿、化工、建筑、交通等领域。蚁群算法之所以能引起相关领域研究者的注意，是因为这种求解模式能将问题求解的快速性、全局优化特征以及有限时间内答案的合理性结合起来。其中，寻优的快速性是通过正反馈式的信息传递和积累来保证的。而算法的早熟性收敛又可以通过其分布式计算特征加以避免，同时，具有贪婪启发式搜索特征的蚁群系统又能在搜索过程的早期找到可以接受的问题解答。二、蚁群的智能小小的蚂蚁总是能够找到食物，他们具有什么样的智能呢？设想，如果我们要为蚂蚁设计一个人工智能的程序，那么这个程序要多么复杂呢？首先，你要让蚂蚁能够避开障碍物，就必须根据适当的地形给它编进指令让他们能够巧妙的避开障碍物，其次，要让蚂蚁找到食物，就需要让他们遍历空间上的所有点；再次，如果要让蚂蚁找到最短的路径，那么需要计算所有可能的路径并且比较它们的大小，而且更重要的是，你要小心翼翼的编程，因为程序的错误也许会让你前功尽弃。这是多么不可思议的程序！太复杂了，恐怕没人能够完成这样繁琐冗余的程序。为什么这么简单的程序会让蚂蚁干这样复杂的事情？答案是：简单规则的涌现。事实上，每只蚂蚁并不是像我们想象的需要知道整个世界的信息，他们其实只关心很小范围内的眼前信息，而且根据这些局部信息利用几条简单的规则进行决策，这样，在蚁群这个集体里，复杂性的行为就会凸现出来。这就是人工生命、复杂性科学解释的规律！下面就是实现如此复杂性的七条简单规则：1、范围：蚂蚁观察到的范围是一个方格世界，蚂蚁有一个参数为速度半径（一般是3），那么它能观察到的范围就是3*3个方格世界，并且能移动的距离也在这个范围之内。2、环境：蚂蚁所在的环境是一个虚拟的世界，其中有障碍物，有别的蚂蚁，还有信息素，信息素有两种，一种是找到食物的蚂蚁洒下的食物信息素，一种是找到窝的蚂蚁洒下的窝的信息素。每个蚂蚁都仅仅能感知它范围内的环境信息。环境以一定的速率让信息素消失。3、觅食规则：在每只蚂蚁能感知的范围内寻找是否有食物，如果有就直接过去。否则看是否有信息素，并且比较在能感知的范围内哪一点的信息素最多，这样，它就朝信息素多的地方走，并且每只蚂蚁多会以小概率犯错误，从而并不是往信息素最多的点移动。蚂蚁找窝的规则和上面一样，只不过它对窝的信息素做出反应，而对食物信息素没反应。4、移动规则：每只蚂蚁都朝向信息素最多的方向移，并且，当周围没有信息素指引的时候，蚂蚁会按照自己原来运动的方向惯性的运动下去，并且，在运动的方向有一个随机的小的扰动。为了防止蚂蚁原地转圈，它会记住最近刚走过了哪些点，如果发现要走的下一点已经在最近走过了，它就会尽量避开。5、避障规则：如果蚂蚁要移动的方向有障碍物挡住，它会随机的选择另一个方向，并且有信息素指引的话，它会按照觅食的规则行为。6、播撒信息素规则：每只蚂蚁在刚找到食物或者窝的时候撒发的信息素最多，并随着它走远的距离，播撒的信息素越来越少[2]。三、蚁群算法的特点（1）、蚁群算法是一种自组织的算法。在系统论中，自组织和它组织是组织的两个基本分类，其区别在于组织力或组织指令是来自于系统的内部还是来自于系统的外部，来自于系统内部的是自组织，来自于系统外部的是他组织。如果系统在获得空间的、时间的或者功能结构的过程中，没有外界的特定干预，我们便说系统是自组织的。在抽象意义上讲，自组织就是在没有外界作用下使得系统墒增加的过程(即是系统从无序到有序的变化过程)。蚁群算法充分休现了这个过程，以蚂蚁群体优化为例子说明。当算法开始的初期，单个的人工蚂蚁无序的寻找解，算法经过一段时间的演化，人工蚂蚁间通过信息激素的作用，自发的越来越趋向于寻找到接近最优解的一些解，这就是一个无序到有序的过程。（2）、蚁群算法是一种本质上并行的算法。每只蚂蚁搜索的过程彼此独立，仅通过信息激素进行通信。所以蚁群算法则可以看作是一个分布式的多agent系统，它在问题空间的多点同时开始进行独立的解搜索，不仅增加了算法的可靠性，也使得算法具有较强的全局搜索能力。（3）、蚁群算法是一种正反馈的算法。从真实蚂蚁的觅食过程中我们不难看出，蚂蚁能够最终找到最短路径，直接依赖于最短路径上信息激素的堆积，而信息激素的堆积却是一个正反馈的过程。对蚁群算法来说，初始时刻在环境中存在完全相同的信息激素，给予系统一个微小扰动，使得各个边上的轨迹浓度不相同，蚂蚁构造的解就存在了优劣，算法采用的反馈方式是在较优的解经过的路径留下更多的信息激素，而更多的信息激素又吸引了更多的蚂蚁，这个正反馈的过程使得初始的不同得到不断的扩大，同时又引导整个系统向最优解的方向进化。因此，正反馈是蚂蚁算法的重要特征，它使得算法演化过程得以进行。（4）、蚁群算法具有较强的鲁棒性。相对于其它算法，蚁群算法对初始路线要求不高，即蚁群算法的求解结果不依赖子初始路线的选择，而且在搜索过程中不需要进行人工的调整。其次，蚁群算法的参数数目少，设置简单，易于蚁群算法应用到其它组合优化问题的求解。四、蚁群算法的基本思想受到自然界中真实蚁群集体行为的启发，意大利学者Dorigo于1991年,在他的博士论文中首次系统提出基于蚁群算法的新型优化算法--蚁群算法，并用该方法解决了一系列组合优化问题。蚁群算法在解决这类问题中取得了一系列较好的实验结果，受其影响，该算法逐渐引起许多研究者的注意，并将其应用到实际工程问题中。在蚁群算法中，提出了人工蚁的概念。人工蚁具有双重特性：一方面，他们是真实蚂蚁行为特征的一种抽象。通过对真实蚂蚁行为的观察，将蚁群觅食行为最关键的部分赋予了人工蚁。另一方面，由于所提出的人工蚁是为了解决一些工程实际中优化问题，为了使蚁群算法更加有效，赋予了人工一些真实蚂蚁所不具备的本领。人工蚁绝大部分的行为特征都源于真实蚂蚁，它们具有的共同特征主要表现如下：人工蚁和真实蚂蚁一样，是一群相互合作的个体。这些个体可以通过相互协作在全局范围内找出问题较优的解决方案。每只人工蚁能够建立一个姐姐方案，但高质量的解决方案是整个蚁群合作的结果。人工蚁真实蚂蚁有着共同的任务。那就是寻找连接起点（蚁穴）和终点（食物源）的最短路径（最小代价）。真实蚂蚁不能跳跃，它们只能沿着相邻区域的状态行进，人工蚁也一样，只能一步一步地沿着问题的邻近状态移动。人工蚁与真实蚂蚁一样也通过使用信息素继续间接通讯。人工蚁能够在全局范围内释放信息素，这些信息素被局部地存于它们所经过的问题状态中。人工蚁利用了真实蚂蚁觅食行为中自催化机制--正反馈。当一些路径上通过的越来越多时，其留下的信息素轨迹也越来越多，使得信息素强度增大。根据蚂蚁倾向于选择信息素强度大的路径的特点，后来的蚂蚁选择该路径的概率也越高，从而增加了该路径的信息素强度，这种选择过程被称为自催化过程。自催化机制利用信息作为反馈，通过对系统演化过程中较优解决的自加强作用，使问题的解向着全局最优的方向不断进化，最终能够有效地获得相对较优的解。正反馈在于群体的优化算法中是一个强有力的机制。但在使用正反馈时，要注意避免早熟收敛。在及少数个别情况下会产生早熟收敛的现象。例如，由于一个局部及优解的存在或仅仅因为最初的随机震荡，使得群体中一些不十分好的个体影响了这个群体。阻止了向全局最优的空间方向做进一步的搜搜[3]。第二节蚁群算法一、蚁群算法蚁群算法主要受启发于蚁群搜搜食物的过程。蚂蚁从某一点出发，按照状态规则选择下一路径，改规则也称为“随机比率规则”。蚂蚁选择路径的转移概率：（1）式中：表示蚂蚁还没有走过的路径的元素集；分别表示蚂蚁在运动过程中所积累的信息素及启发式因子的权重因子；表示选择元素的j期望程度，其值一般定为待选路径的长度的倒数。每次迭代完成后，各路径上的信息素都需要进行更新，其公式如下：(2)(3)(4)式中：Q是常数：L1第k只蚂蚁在本次循环中所过的路径的长度；1-表示时刻t到时刻t+n之间各路径上信息素的蒸发数[2]二、参数的选择在本文中，蚁群算法的目标为寻找依次经过各城市（节点）并最终回到原出发点整个过程的最短路径，也就是说蚂蚁按照城市的编号依次经过各城市并最终回到原出发点整个过程的路径长度是可求的，而单个0，1路径的长度是不可求的，于是0和1两条路径被选择的期望程度是未知的。为使问问题不收敛于局部最小解，本文约定0和1两条路径被选择的期望程度相同，均取值为1，启发式因子的权重因子，=1。参数的取值最大，计算量就越大，计算时间就越长，所以在能获得满意解的情况下，应取相对较小的值[4]但是如果的求解将十分烦琐，计算量大大增加，所以本文算例中参数取值为1。的取值必须在0和1之间，但是为了免收敛于局部最小解，在初始阶段参数的取值不宜太大，而是随着迭代次数的增加适当调整参数的值，使蚂蚁逐渐向较优的线路上靠拢形成正反馈。在本文算例中，在总的迭代次数的前1/4次计算中参数=0.4，在以后阶段的计算中参数=0.8，参数Q的取值也不宜过大，否则会增加计算量，在本文算例中参数Q=0.2。三、参数的比较参数的选择对蚁群算法的影响比较大，不同的参数能使计算时间相差比较大，甚至导致不收敛。对本文算例进行仿真的参数选择结果比较如下；信息素的权重因子分别取0.5,1.0,1.5时，计算时间分别对应18.4ms,96ms,18.4ms。常数Q分别取0.2和2.0时，计算时间分别对应9.6ms和9.7ms。当参数采用常数0.8时，本程序连续平均执行50次会出现一次误码；而在总的迭代次数的前1/4次计算中参数=0.4，在以后阶段的计算中参数=0.8连续平均执行50次不会出现误码。第三章配电网的基本知识一、配电网的基本概念通常把电力系统中二次变电站低压侧直接或降压后向用户供电的网络称为配电网。它由架空配电线路、电缆配电线路、变电站、开闭所即降压变压器等构成。习惯上将配电电压1kV以上的部分称为高压配电网，其额定电压一般为6-10kV和35kV等；将配电电压不足1kV部分称为低压配电网，3额定电压一般为单相220V和三相380V。我国配电网通常可分为城市配电网和农村配电网。城市配电网容量较大，大约在200-300MVA，供电负荷相对集中，供电环境比较好；而农村配电网容量较小，一般为100-200MVA，供电范围大，线路基础条件差，影响供电可靠性和安全性的不利因素较多。配电网的主要接线模式有[4]：树状网络、放射形网络、双电源手拉手接线等。树状网络、放射形网络这两类接线简单、使用、投资低、建设周期短。缺点是供电可靠性低，当线路或开关故障时，将使整条线路停电。树状网络适用于城市中一般负荷供电和农村用户的供电。对放射性接线，当线路发生故障或需要检修时，该线路所带负荷将中断。因此只适用于城市一般用户的供电。双电源手拉手接线方式，是近几年我国供电网广泛采用的一种供电方式，实际上是将以往的放射性接线改造成双电源供电，中间以联络开关将两段线路连接起来。在正常运行时联络开关打开，以减少短路电流可能出现的环流等，当线路失去一端电源时，合上联络开关，从另一端电源对失去电源线路上的柱上变压器和用户供电。二、配电自动化基本概念配电自动化技术是服务于城乡配电网改造建设的重要技术，配电自动化包括馈线自动化和配电管理系统，通信技术是配电自动化的关键。目前，我国配电自动化进行了较多试点，由配电主站、子站和馈线终端构成的三层结构已得到普遍认可，光纤通信作为主干网的通信方式也得到共识。馈线自动化的实现也完全能够建立在光纤通信的基础上，这使得馈线终端能够快速地彼此通信，共同实现具有更高性能的馈线自动化功能。我国配电网自动化的发展是电力市场和经济建设的必然结果，长期以来配电网的建设未得到应有的重视，建设资金短缺，设备技术性能落后，事故频繁发生，严重影响了人民生活和经济建设的发展，随着电力的发展和电力市场的建立，配电网的薄弱环节显得越来越突出，形成了与电网建设不协调的局面。国家颁布实施的《电力法》的贯彻后，电力作为一种商品进入市场，接受用户的监督和选择，甚至于对电力供应中的停电影响追究电力经营者的责任。另一方面，高精密的技术和装备对电能质量要求，配电网供电可靠性已是电力经营者考虑的主要方面。随着市场观念的转变和电力发展的需求，配电网的自动化已经作为供电企业十分紧迫的任务，大城市电网，从八十年代就意识到配电网的潜在危险，并竭力呼吁积极努力地致力于城市电网的改造工程，并组织全国性的大会对配电网改造提出了具体实施计划，各种渠道凑集资金，提出更改计划，利用高技术、性能好的设备从事电网的改造。例：1990年5月召开了全国城网工作会议，提出了城市配电网在电力系统的重要位置，要求采取性能优良的电力装备，以提高供电能力、保证供电质量。根据电网供电的要求，供电部门提出了配电系统对用户供电的可靠性要求，供电可靠性指标达到99.6%，对机场、银行及计算机网络和服务监控中心是电力质量要求高的场所，没有可靠的配电网是无法保障的。配电网改造是实现配电网自动化的前期，没有好的电网是不可能实现配电网自动化，由于早期的县级电网已经基本形成，只能在原有配电网的基础上进行改造，难度大，要力争达到高自动化的目的，应做好统筹规划，从装备上符合现代城市的发展要求，因此，城市配电网电力装备的基本要求是：技术上先进、运行安全可靠、操作维护简单、经济合理、节约能源及符合环境保护要求。配电网的应用是经济建设所决定的，因此，无论是大城市配电网还是小型城市、县级城市甚至农村配电网，在配电网改造及配电网自动化应立足于以下几方面[5]：1、立足于国情，城市电网的实际要求，以真正解决配电网的实际问题，以符合供电可靠性及用户供电的要求，不搞形式、不追潮流，将有限的资金投入到较为实际有效的电网改造中去。2、以保证供电可靠性为前提，确保电力用户用电的时效性，满足电力用户的供电需求。较长一段时间以来，电力能源紧缺，限制供电现象较为普遍，但如何确保用户在不限电时避免其它事故所造成供电的影响，应从用户用电的实际要求为出发点，做好用户用电的服务工作，体现用户是上帝的精神，在电力经营部门也应得到体现。3、满足和确保供电的质量，随着城市高新技术用装备和居民家用电器的要求，高峰低谷现象对电能质量是相对应的，除电压幅值，频率以及谐波对用户都将产生不良的影响外，甚至会影响电能的计量，因此要采用调峰、调压来保证电能质量。4、降低电网的损耗、电能损耗往往作为电力经营和运行不可避免的事，但是损耗决定于电网结构和输送电负荷的条件来决定，城市电网改造之一是改进导线截面，降低线路的电阻率，采用新的输送电金具，减少线路电能损失。采取无功就地补偿，提高功率因素，合理调度和负荷分配，优化网络潮流，做到经济运行。5、提高网络的供电能力，减少用户的停电机率，网络的互供能力主要反应网络接线、负荷的合理调整。6、采用自动化装备，提高设备的故障判断能力和自动隔离故障，恢复非故障线路的供电条件，选择自动化程度较高的自动化设备。7、解决配电网用设备的技术性能，提高设备的自身可靠性运行能力，尤其是配电网开关设备的操动机构及内部结构适应于户外(户内)运行条件，做到不检修周期长，设备运行可靠。大大地减轻运行人员的劳动强度和维护费用。8、便于系统的监控，实行配电网的经济调度，实时的网络经济分析，历史数据的记录和查备，事件记录的查询规划。

三、当前我国配电网存在的问题配电网的发展主要是随城市建设规模及用电负荷迅速增长和供电可靠性要求而提出的，由于城市规划与电力的条块分割，形成了不相适应配电网结构，使配电网规划及发展不适应城市发展的需求，突出反映在如下几点：1、配电网络电源点落后于城市建设的发展，由于城市规模和商业的建立，电源点容量及电能输出受到限制，尤其是电力线的传输通道。2、瓶颈效应比较突出，出现卡脖子现象严重，电能输不出去，往往因此而引起停电事故。改革开放以来，城市建设速度加快，负荷增长率高，但电力建设不及时，输出线半径小，线路长。3、出线通道影响与城市规划不相适应，有的地方改用地下电缆，施工及投资不允许，采用架空导线环境条件受限，有的采用绝缘导线，网络复杂的情况较为普遍。4、早期建设的线路导线细、年久失修，高能耗设备多，线损率高，由于导线半径小及无功缺额较大，综合线损损耗大，个别地区配电网损耗达到30%，一般地区在15%～20%，造成能源大量浪费和环境污染。5、供电不可靠因素增大，由于配电网投资不足，设备老化和技术性能低劣，供电事故频繁，往往是一点故障引发全线甚至大面积停电事故。城市繁华地段，往往是局部故障引进重要场所、用户停电，影响社会治安及经济市场。早期设备技术性能差，设备动作频繁，引发事故多，对机构的可靠性要求高。6、电网结构复杂，环网联络接点较多。7、城市电网改造涉及面广，要求较高，停电难度大。因此，对于城市配电网实现配电网自动化是一项综合性的工程，最基本的条件是应具有较为完整的多路电源的配电网点，具有较好的城市规划及电源路径的分布，利用各种较为先进的设备，当前城市建设的规模和经济的发展对配电网提出了较高的要求，各级部门都给予充分的重视，在资金上给以投入，形成了一种较好的外部环境。四、配电网系统的接线方案由于配电网的复杂性，不是单一方案就可以实现配网自动化要求，对于不同的供电模式，应具有不同的供电方案，以力求达到较完美的条件。（1）、环网电缆方案以电缆作为配电主干线的配电网自动化方案，主要在城市商业繁华、人口密集地方，以环网开关柜为主体，负荷开关柜据所在地域和用户的数量的要求设定出线保护多少，一般为二进(四出)，当进出线回路较多，规模更大时可转变为开闭所，环网柜和开闭所中设计量柜、联络等。环网柜一般以负荷开关与熔断器相配合，当一路电源发生故障后，会有另一路电源快速切换到母线，恢复正常的供电。对开闭所监控系统的通讯方式，在放设电缆时一并设置，主要以光纤和市话线为主，以减少干扰。环网柜的主要特点是运行环境较好、外界影响因素较少，也是城市主干道的较好的方案。（2）、市区架空配网方式市区架空配网方式一般在城市道路规模较好，两侧路幅较为宽敞的条件下，以裸线架空导线和架空绝缘导线为主，一般情况下是双回路架设，在配电线路上根据用户要求设配电变压器或设双电源，架空线路通常是双电源环网供电方式。这种配电方式结构简单，布置形式灵活，设备都集中在户外式安装，受环境条件的影响较深，正常条件下R0为开路运行，B1、B2分别供电。当异常情况下向另一端自动供电，采用柱上重合器或自动开关来实现。分支线采用分段器与主干线的配电开关相配合。用来隔离支线上的永久性故障。这种方案在一次和二次设备配合上，完成自动隔离故障功能。（3）、辐射型配电网

辐射性配电网是在市郊和农村配电网络以单电源供电，控制设备由变电站主开关作保护，配电线路可根据需要设多级重合器和分段器保护，达到自动隔离和恢复供电的条件。在我国现有的经济能力条件和配电网的实际情况下，大量采用断路器(重合器)作为配电网线分支线自动开关，尚不具备充足的资金条件，以分段器更为合适。五、配电网设备基本条件配电网自动化是近几年来电力应用技术的新型技术，主要涉及中低级电网，作用对象是电力经营企业和用电企业的结合。目前世界各国对此都表示十分关注，由于该技术尚没有明确定论，但至少可以说明配电网自动化不仅仅简单是配电线路及其所相应的设备，还有通讯、计算机综合应用、电力(负荷)监控、节能、电网规划等，可归纳为如下几个方面：1、可靠安全的供电网络，包括电源点应保证电力输送线路的经济运行，开关变压器等设施的可靠性。2、对故障的自动判断和隔离，在人工或自动条件下恢复非故障线路的供电，对故障点进行自我隔离和诊断。3、判断系统的运行状况进行实时监控，采用分布式的SCADA(远动)，对配电网所需的信息进行技术处理，对配电网的各种信息的上发下传，及时反应配电网的运行状况和事故的处理级分析能力。4、用电管理包括用户对电能的管理要求，用户对电能的意见及要求能够反映到配电管理中心，由配电管理中心对此作出反应和处理。对电能进行调整，对用电负荷的控制和经济调度。对用电管理系统可对用户直接或间接地进行控制，这种控制方式一般由人为进行设定，可由远动操作也可由现场就地操作，与通常的事故处理有不同的管理方式第四章配电网故障定位技术现状与展望我国中低压配电网大多采用中性点非有效接地运行方式(俗称为小电流接地系统)。配电线路故障,尤其是单相接地故障的快速、准确定位,不仅对修复线路和保证可靠供电,而且对保证整个电力系统的安全稳定和经济运行都有十分重要的作用。对于线路的相间短路故障,由于伴随出现过流现象,一般比较容易检测。但是配电网单相接地故障是发生几率最高的故障类型。虽然规程规定单相接地故障发生后系统可继续运行2h,但由于单相接地故障可能会进一步发展为两点或多点故障,从而引起跳闸停电事故,所以,配电网故障定位主要是解决单相接地故障的准确定位难题。目前对于小电流接地系统故障定位的研究也大多集中在单相接地故障定位方面的研究。许多学者对配电网的故障定位问题做了大量研究,主要可以概括为三类:一类是以在线路端点处测量故障距离为目的的故障测距法;一类是故障发生后通过向系统注入信号实现寻迹的信号注入法;还有一类是利用户外故障探测器检测的故障点前后故障信息的不同确定故障区段的户外故障点探测法。本文分析了当前各种配电网故障定位方法的优缺点,阐述了目前故障定位存在的问题,并由此提出了发展配电网络故障定位技术的研究思路[6]。一、故障测距法（1）阻抗法阻抗法的故障测距原理是假定线路为均匀线,在不同故障类型条件下计算出的故障回路阻抗或电抗与测量点到故障点的距离成正比,从而通过计算故障时测量点的阻抗或电抗值除以线路的单位阻抗或电抗值得到测量点到故障点的距离。对利用最小二乘法进行测量阻抗参数估计进行了初步探讨,以解决线路阻抗参数在距离保护中不够准确的问题;对利用故障分量电流的阻抗法进行研究,以提高阻抗法故障测距的精度。阻抗法具有投资少的优点,但受路径阻抗、线路负荷和电源参数的影响较大,对于带有多分支的配电线路,阻抗法无法排除伪故障点,它只适合于结构比较简单的线路。（2）行波法根据行波理论,无论是相间短路故障还是单相接地故障,都会产生向线路两端传播的行波信号,利用在线路测量端捕捉到的暂态行波信号可以实现各种类型短路故障的测距。行波法是通过测量故障产生的行波在故障点及母线之间往返一趟的时间或利用故障行波到达线路两端的时间差来计算故障距离。（3）加信传递函数法根据故障后电路拓扑结构的变化,用频域分析进行定位的单端测距算法。该方法基于频谱分析的原理和线路的分布参数模型,从线路首端施加方波激励信号源,在首端测量时域的零序电压和电流数据,计算得到频域传递函数,根据各分支端口传递函数频谱的频率、相位和波形特征实现接地故障定位。它是通过数字信号处理手段获得传递函数频谱特性,结合对网络结构以及波过程的分析,对一个分支的传递函数频谱特征做出总结和归纳,并通过与其它分支得到的频谱特征比较,选择合适的特征值来构造不同分支的分支特征向量和故障距离特征向量,利用分支特征向量判定故障所处的分支,利用故障距离特征向量获得故障距离。传递函数法对中性点不接地系统具有测距结果不受负载参数变化影响的优点。但由于其取地模网络做为故障定位信息依据,不能解决只存在线模分量的相间短路故障的定位问题。其在理论上可行,但在实用化方面还存在不少困难和限制,尚未得到推广应用。（4）端口故障诊断法将模拟电路故障诊断理论应用于分布参数传输网故障诊断,提出利用单相接地后的故障电压和电流的特点进行测距和定位,从端口方程出发,通过施加音频正弦信号,以比较传输网可测端口故障前后测试信号的变化量为根据,实现自动在线定位故障分支。详细描述了端口故障诊断法的原理及算法。端口故障诊断法的优点是故障诊断测后工作量小,适用于较大网络的故障诊断,缺点是分支上的故障点位置只能归结为分支与主支的联接点,确切故障距离无法确定,且采用线路两侧信息,需要数据通信,实用性不强。二、目前存在的问题配电系统小电流接地故障电流微弱、故障电弧不稳定,使得准确定位其故障点成为难题。对于小电流接地故障检测的诸多方法,除信号注入法外,其余检测方法均依赖发生故障前后配电网参数的变化。鉴于小电流接地系统的自身特点,当受到电磁干扰和谐波污染,可使信号失真,影响各种选择原理的可靠性和准确性。目前,多数检测方法仅是理论可行,在实用化方面存在较大困难和限制。实践中,应用较为广泛的主要是基于注入信号的定位原理,该方法实际使用中并不理想,且检测时间较长。另外一种常用的基于故障指示器的定位方法,检测相间短路故障效果不错,但对于单相接地故障检测,实用效果很不理想。基于FTU的故障分段定位方法也没有很好的解决单相接地故障定位的问题,且实现配网自动化成本太高,限制了其应用范围。配电网故障定位研究展望文中所述故障定位方法按照检测方式可分为主动式和被动式两种。主动式一般是在线路不停电的情况下,故障发生后向系统注入特定的信号实现故障定位,如果接地点存在间歇性电弧现象,注入的信号在线路中将不连续,给故障定位带来困难,若是在离线的情况下利用其实现故障定位,需要外加直流高压使接地点保持击穿状态,势必增加投资和检测复杂性。被动式主要是利用故障发生时采集信号中包含的故障信息以及故障前后线路参数的变化实现故障点的定位,不需要额外增加设备,在现场容易实现,所以利用被动式检测方法查找故障点是今后配电网故障定位的发展方向。行波法具有不受系统参数、系统运行方式变化、线路不对称及互感器变换误差等因素的影响,在电子技术日益发展的今天,利用故障产生的行波信息实现配电网故障测距具有重要研究意义。但如何解决好实际应用中面临的关键技术问题,比如行波测距模式的确定、行波信号的获取、架空电缆混合线路的影响、多分支线路的影响以及高阻接地故障的影响等,是其获得成功应用的关键。另外,通过安装故障指示器或线路FTU来实现配电线路故障尤其是单相接地故障定位,仍然具有重要研究价值。随着技术的进步,只要选择检测原理与系统相适应的设备,一定可以提高单相接地故障定位的准确性和可靠性[7]。第五章配电网故障定位蚁群算法的基本原理一、评价函数的构造系统发生故障后，安装于各分段开关联络开关处的FTU或RTU可监测到故障过电流，在与其整定值比较后上传给主站故障信号，该信号是离散的0.1号，所以配电网故障定位的蚁群算法其实就是一种全局寻优问题，为此必须建立目标函数作为计算依据。本文采用的目标函数为；（5）式中；表示第j个测控点的实际状态，取值为1表示该测控点有故障过电流流过，取值为0表示无过流流过；为配电网中各设备的状态，取值为1表示设备的故障状态，取值为0表示设备的正常状态；为配电网中各测控点的期望状态，测控点的期望状态是各设备状态的函数；为一权系数，取值必须在0。1之间，取值过小不能充分体现“最少故障设备数”的意义，而取值过大又可能引起误判，经过多次实验总结，本文算例中W取值为0.8。二、蚁群算法在配电网故障定位中的应用假定某行求系统共有N个节点，即有N个所谓的馈线区间，每一馈线区有0和1这2个状态0表示无故障。1表示故障，并对务馈线区间进行编号。本文把故障定位问题转化为类似TSP问题模式进行求解，每一FTU站点转化为TSP问题的一个城市，每只蚂蚁按照城市的编号依次过各城市，最后再回到原出发点。彼此相邻的2个城市之间均有0和1这2条线路代选择[9]目标依次经过各城市，最终回到原出发点整个过程的最短路径，被选择路径长度的总和与式（5）的值是相对应的，所以配电网的故障定位问题就转化为寻找最优路径的问题。三、蚁群算法的主要步骤(1)、初始化。各条线路上的信息素初值迭代次数Count=0。(2)、初始化蚂蚁总数Ant和已经进行选择的蚂蚁数Num=0。(3)、用赌轮法依次对相邻两城市间的0，1线路进行选择。(4)、用式（5）求解目标函数。若本次计算的目标值比保留的最小目标函数值还小，则用本次计算的最优目标函数值以及其所以对应的各线路选择结果分别替换其保留的最优结果。(5)、求解各条线路的信息素增量。蚂蚁个数为Num=Num+1。(6)、如果Num<Ant,转步骤3;否则对各条下路进行信息素更新,Coynt=Coynt+1,并转步骤2。(7)、若迭代次数达到最大迭代次数，保留的最优选择结果就是最终所求的解；若没有达到最大迭代次数，则转步骤2。四、分级处理思想的应用（1）系统的分区根据配电网具有闭环设计，开环运行，并呈辐射状的待点，如果把整个配电网理解为由主于支路和若干个分支支路组成的话，可把配电网中的每一树状分支支路当做一个独立区域（主于支路的末梢部分也可理解为一个独立区域），整个系统就变为由一主干支路和若干个独立区域组成。如图1所示，一个20节点的系统变为由节点1,2,3,4。和独立区域I、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ组成的8节点系统。图中括号内数字表示馈线区间，其余数字为节点编号。各独立区域内只有一个电流注入点区域外的其他节点直接相连，各独立区域相互独立，无交叉项。分区时应首先确定一主干支路，然后把主干支路的每一分支支路及其末梢部分分别划分为一个独立区域。从计算效率方面考虑，如果某一个独立区域的节点数比较多，可将该区域再次划分为几个次级独立区域，在进行故障定位时，按照各独立区域的级别从低到高逐次行求解；（6）式中；前2项与式（5）的意义一样，两式中的取值相等；N为主干支路中未参与分区的节点个数；M为网络中假定的独立区域中被诊断为有故障的个数；K（h）为独立区域选择结果，独立区域被选定为故障区域时K（）=1，否则K（）=0；（h）为K（h）取反；为独立区域最优目标函数值；为独立区域内FTU上传信号中的非零元素个数。如果主干支路的某一分支支路仅有1个或者2个节点，该分支支路可以理解为主干支路的一部分，而不再组成一个独立区域。独立区域的划分应根据整个配电网的结构灵活运用。图1单电源运行方式（2）分区后算法的实现首先用上面后阐述的蚁群算法依次对假定的各独立区域进行故障定位，并记录下各独立区域的最优诊断结果Resylt、最优目标函数值Fitness和FTU上传的非零元素的个数Num。假如图1各FTU的上传信息为；[1，1，1，1，1，1，1，1，0，1，0，0，0，0，1，1，0，0，0，0]（7）则利用群算法得到的各区域的诊断结果为:区域I:Result=8(馈线区间8有故障)，Fitness=1.8,Num=4。区域Ⅱ:Result=0(无故障)，Fitness=1,Num=1。区域Ⅲ:Result=16(馈线区间16有故障)，Fitness=0.8,Num=2。区域Ⅳ:Result=16(无故障)，Fitness=0,Num=0。根据分级处理思想，图1可简化为图2。然后对图2进行全局寻优，各独立区域也各有2种状态0和1。0表示该区域内无故障，1表示该区域内有故障。因此，可以利用上面阐述的蚁群算法进行求解。存在独立区域的配电网故障定位的目标函数如式（6）所示。以图2为例，当区域Ⅲ内发生故障时，节点1，2，3，4，均应流过故障过电流，当馈线区问（4）发生故障时，节点1，2