文献类型：期刊文章

作　　者：赵永生[1] 张东升[2] 赵爱华[3] 何海平[4] 余小飞[5] 魏希文[6] 孙红松[7]

ZHAO Yongsheng;ZHANG Dongsheng;ZHAO Aihua;HE Haiping;YU Xiaofei;WEI Xiwen;SUN Hongsong(State Grid Anhui Electric Power Co.,Ltd.,Hefei 230001,China;State Grid Anshan Power Supply Company,Anshan 114000,China;State Grid Anhui Electric Power Research Institute,Hefei 230001,China;Chuzhou Power Supply Company,State Grid Anhui Electric Power Company,Chuzhou 239000,China;State Grid Bozhou Power Supply Company,Bozhou 236800,China;State Grid Wuhu Power Supply Company,Wuhu 241000,China;State Grid Suzhou Power Supply Company,Suzhou 234000,China)

机构地区：[1]国网安徽省电力有限公司,安徽合肥230001 [2]国网鞍山供电公司,辽宁鞍山114000 [3]国网安徽省电力科学研究院,安徽合肥230001 [4]国网安徽省电力公司滁州供电公司,安徽滁州239000 [5]国网亳州供电公司,安徽亳州236800 [6]国网芜湖供电公司,安徽芜湖241000 [7]国网宿州供电公司,安徽宿州234000

出　　处：《自动化仪表》

年　　份：2023

卷　　号：44

期　　号：5

起止页码：83-87

语　　种：中文

收录情况：CAS、JST、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：随着我国电网的发展规模逐渐扩大,对于城市配电网的安全性能要求也越来越高。需要实时监测电网结构,从而准确判断故障区域以及进行停电预测。因此,基于电网故障信息源,提出了1种群智能算法下的混合蛙跳算法(SLFA),并使用粒子群优化(PSO)算法和未来搜索算法(FSA)作为比较。通过对3种算法的常规性能指数进行测试,发现SLFA相比于另外2种算法,拥有运行时间长、结果正确率高、受初值影响小、收敛精度高的优势。因此,SLFA能够广泛应用于城市配电网的故障检测和停电预测,为城市电网的安全运行提供保障。

关 键 词：群智能算法 电网检测  电网故障预测  混合蛙跳算法 未来搜索算法  粒子群优化算法  停电预测  

分 类 号：TH39]