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    重庆时时彩开奖号码提取软件: 一种基于BPSO和GA的配电线路故障区段定位方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201510193324.6

    申请日:

    2015.04.22

    公开号:

    CN104764980A

    公开日:

    2015.07.08

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G01R 31/08申请日:20150422|||公开
    IPC分类号: G01R31/08 主分类号: G01R31/08
    申请人: 福州大学
    发明人: 金涛; 李鸿南
    地址: 350108福建省福州市闽侯县上街镇大学城学园路2号福州大学新区
    优先权:
    专利代理机构: 福州元创专利商标代理有限公司35100 代理人: 蔡学俊
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201510193324.6

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2017.11.17|||2015.08.05|||2015.07.08

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明涉及一种基于BPSO和GA的配电线路故障区段定位方法,该方法利用双种群进化和信息交换的策略实现二进制粒子群和遗传算法的混合,构成二进制混合算法。两个子种群有各自的个体规模,每一代的进化过程互不干扰,在每一代的进化完成后进行信息交换传递,选择最优个体分别进行两个种群下一代的寻优搜索,直至得出最优解。该算法能降低故障定位过程中出现“未成熟收敛”的概率,并且具有一定的容错性,与单独的二进制粒子群或遗传算法进行故障区段定位对比,收敛速度明显提高。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种基于BPSO和GA的配电线路故障区段定位方法,其特征在于包括以下步骤:
    步骤S1:获取待区段定位配电线路的终端状态编码Ij,j=1,2,3...,D,D为终端总数;
    步骤S2:以BPSOGA搜索空间解的维数作为待区段定位配电线路中终端总数D和区段线路的总数,以空间解的维数状态值作为区段状态编码值,并对参数进行初始化:BPSO子种群规模N1、惯性权重ω、学习因子c1和c2;GA子种群规模N2、交叉概率PX、变异概率PM、重插入因子GGAP、最大迭代次数T,取N1=N2=N;
    步骤S3:BPSO子种群和GA子种群的初始化:随机初始化BPSO子种群中粒子位置pop1(i)和粒子速度vi,并计算粒子适应度值fit1(i)、粒子最优位置popbest(i)及粒子最大适应度值pbest(i)、群体最优位置gpopbest及群体最大适应度值gbest;随机初始化GA子种群个体解pop2(i)及个体适应度值fit2(i),i=1,2,3...N;其中BPSO中粒子位置pop1(i)与GA中个体解pop2(i)都用二进制编码,具有相同的维数,都表征配电线路中对应区段的的区段状态编码;
    步骤S4:令k=1,进行迭代运算;
    步骤S5:对BPSO子种群的粒子位置pop1(i)和粒子速度vi进行更新,形成新一代的BPSO子种群,并更新所述新一代的BPSO子种群的粒子适应度值fit1(i);同时,对GA子种群进行遗传操作,得到新一代的GA子种群,并更新所述新一代的GA子种群的个体适应度值fit2(i);
    步骤S6:比较新一代的BPSO子种群的粒子适应度值fit1(i)和对应的新一代的GA子种群的个体适应度值fit2(i),取适应度值大的粒子或个体作为两个种群下一代进化的父代粒子和父代个体:令j=1,进行迭代运算;
    步骤S7:判断如果fit1(j)<fit2(j),则fit1(j)=fit2(j)、pop1(j)=pop2(j),否则fit2(j)=fit1(j)、pop2(j)=pop1(j),继续执行步骤S8;
    步骤S8:进行BPSO子种群粒子最大适应度值的更新:比较BPSO子种群粒子适应度值与粒子最大适应度值的大?。喝鬴it1(j)>pbest(j),则pbest(j)=fit1(j)、popbest(j)=pop1(j),继续执行步骤S9,否则转入执行步骤S10;
    步骤S9:进行BPSO子种群最大适应度值的更新:比较BPSO子种群粒子适应度值和群体最大适应度值的大?。号卸先鬴it1(j)>gbest,则gbest=fit1(j)、gpopbest=pop1(j),继续执行步骤S10;否则直接执行步骤S10;
    步骤S10:令j=j+1,判断如果j>N,则执行步骤S11,否则返回执行步骤S7;
    步骤S11:令k=k+1,判断如果k≤T,若满足,则返回执行步骤S5,继续进化;若不满足,则结束进化,输出群体最优位置gpopbest。

    2.  根据权利要求1所述的一种基于BPSO和GA的配电线路故障区段定位方法,其特征在于:在所述步骤S3中,所述的BPSO子种群的粒子适应度值和GA子种群的个体适应度值的计算过程如下:
    Ij(s)=Πjsi]]>
    式中:Ij(s)为第j个终端的终端状态函数,j=1,2,3...D,D为终端总数,第j个终端与电源之间的线路称为该终端的上游线路,与线路末端之间的线路称为该终端的下游线路,si为第i区段的区段状态编码,总共有D个区段线路,Π为逻辑或运算,则上式表示为第j个终端下游线路状态至少有一个为1时,Ij(s)就为1,否则就为0;
    将上式代入下式适应度函数中:
    fit(n)=M-(Σj=1D|Ij-Ij(s)|+ηΣiDsi)]]>
    式中:fit(n)表示第n个个体的适应度值,n=1,2,3...N,M取终端总数的两倍,即M=2D,η为[0,1]之间的正实数,称为权系数。

    3.  根据权利要求1所述的一种基于BPSO和GA的配电线路故障区段定位方法,其特征在于:在所述步骤S5中,对BPSO子种群的粒子位置pop1(i)和粒子速度vi进行更新,从而形成新一代的BPSO子种群的过程为:
    步骤SA51:令i=1,开始迭代运算;
    步骤SA52:根据上一代粒子最优位置popbest(i)、群体最优位置gpopbest及粒子位置pop1(i)计算新一代的BPSO种群个体的粒子速度vi和粒子位置pop1(i),具体计算方法如下:
    vidk+1=ωvidk+c1ξ1(popbestdk(i)-popdk(i))+c2ξ2(gpopbestdk-popdk(i))]]>
    popdk+1(i)=1ridk+1<sigmoid(vidk+1)popdk+1(i)=0ridk+1&GreaterEqual;sigmoid(vidk+1)]]>
    式中:i=1,2,3...N、k表示当前迭代次数、ω为惯性权重、c1和c2为学习因子、ξ1、ξ2和都为区间[0,1]间的随机数,分别表示第i个粒子迭代第k次时在第d维的粒子速度和粒子位置;表示第i个粒子迭代第k次时在第d维的粒子最优位置;表示迭代第k次时在第d维的群体最优位置;其中函数如下:
    sigmoid(vidk+1)=0.98vidk+1>411+e-vidk+1-4vidk+14-0.98vidk+1<-4]]>
    步骤SA53:将新一代的BPSO子种群的第i个粒子代入适应度值函数中计算粒子适应度值pop1(i);
    步骤SA54:令i=i+1,判断如果i>N,则停止迭代,执行步骤S6;否则返回执行步骤SA52。

    4.  根据权利要求1所述的一种基于BPSO和GA的配电线路故障区段定位方法,其特征在于:在所述步骤S5中GA子种群的遗传操作的过程如下:
    步骤SB51:选择:从N个粒子中选出N*GGAP个个体,根据每个个体适应度值的大小,适应值越大的个体被选择的概率越大,反之越小,一个个体被选择的概率由下式给出:
    F(i)=fit(i)Σi=1Nfit(i)]]>
    式中:fit(i)为第i个个体的个体适应度值,F(i)是该个体被选择的概率,i=1,2,3...,N;
    步骤SB52:交叉:将GA子种群中各个个体随机搭配成对,对每一对个体,以交叉概率PX交换它们之间的部分染色体,产生子代个体;
    步骤SB53:变异:在GA子种群中随机选择一个个体,对于选中的个体以变异概率PM改变某一些染色体基因座上的基因值为其他的等位基因;
    步骤SB54:重插入:基于适应度大小的排序将N*GGAP个子代个体插入到N个父代个体中,代替最不适应的父代个体,从而形成新一代的种群;
    步骤SB55:将新一代的种群个体分别代入适应度函数中计算其个体适应度值。

    关 键 词:
    一种 基于 BPSO GA 配电 线路 故障 区段 定位 方法
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