针对灰狼算法(grey wolf optimizer,GWO)在配电网节点数目较多的情况下进行故障定位时,存在容易陷入局部最优陷阱等缺点,提出一种基于改进狼群算法的配电网故障定位算法。通过引入天牛须算法和改进灰狼算法(beetle grey wolf optimizer,...针对灰狼算法(grey wolf optimizer,GWO)在配电网节点数目较多的情况下进行故障定位时,存在容易陷入局部最优陷阱等缺点,提出一种基于改进狼群算法的配电网故障定位算法。通过引入天牛须算法和改进灰狼算法(beetle grey wolf optimizer,BGWO),提高灰狼算法的性能,并以33节点的配电网为仿真算例验证。结果表明,该算法在定位分布式电源接入的配电网中的故障区段时具有高可靠性与高容错性。展开更多
文摘针对灰狼算法(grey wolf optimizer,GWO)在配电网节点数目较多的情况下进行故障定位时,存在容易陷入局部最优陷阱等缺点,提出一种基于改进狼群算法的配电网故障定位算法。通过引入天牛须算法和改进灰狼算法(beetle grey wolf optimizer,BGWO),提高灰狼算法的性能,并以33节点的配电网为仿真算例验证。结果表明,该算法在定位分布式电源接入的配电网中的故障区段时具有高可靠性与高容错性。
