摘要:針對人工智能算法在解決配電網故障選線和測距問題時容易陷入局部最優解并難以滿足精確性和魯棒性要求的問題,提出了一種基于改進粒子群優化神經網絡的配電網故障選線與測距算法.該算法結合混沌優化算法和粒子群優化算法得到收斂能力更強的粒子群優化算法,通過提取配電網的零序電壓與電流的暫態及穩態特征來構成特征向量,并分別使用訓練集訓練改進粒子群優化神經網絡算法,從而能更精確地預測配電網的故障線路及其距離.仿真測試結果表明,所提出的算法能獲得更精確的選線和測距結果,具有一定的實用性.
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