主动配电网故障识别与定位方法【附代码】
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（1）DBO-VMD与WOA-LSSVM双层故障识别架构：为提高主动配电网短路故障诊断的可靠性，提出一种双层智能故障识别架构。第一层为特征提取层，采用蜣螂优化算法优化变分模态分解的参数（模态数K和惩罚因子α），以分解后的模态信息熵最大化为适应度，自适应分解故障暂态电流/电压信号，得到一组本征模态函数，并计算每个模态的样本熵、能量熵等构成高维故障特征集。第二层为故障识别层，采用鲸鱼优化算法优化最小二乘支持向量机的核函数参数和正则化参数，以分类准确率最大化为目标，获得最优分类器。通过特征与分类器的协同优化，实现对单相接地、两相短路、三相短路等多种故障类型的精准识别。仿真结果表明，在不同故障位置和过渡电阻条件下，识别准确率稳定在96%以上。
（2）改进北方苍鹰算法的主动配电网故障定位方法：针对分布式电源接入使故障电流方向多变的问题，提出基于改进北方苍鹰算法的故障区段定位。将配电网划分为若干区域，每个区域装设少量监测装置。建立开关函数，描述各区域的过流信息与故障区段之间的逻辑关系。定位问题转化为0-1规划：寻找最可能的故障区段组合使得目标函数（模拟过流与实测过流的差异最小）最小。采用北方苍鹰搜索算法进行求解，针对标准算法容易陷入局部最优的缺陷，引入混沌映射初始化种群，并在位置更新中加入莱维飞行扰动，增强全局搜索。仿真结果验证了该方法在含分布式电源的主动配电网中定位准确率达到95%以上，且对信息畸变具有鲁棒性。
（3）电能流监测与区域化快速定位策略：为了缩短故障处理时间，设计了一种基于区域电能流监测的快速定位策略。将主动配电网的拓扑按照分布式电源接入点和联络开关划分为多个平衡区域，每个区域设置电能质量监测终端，实时分析区域内部的有功功率流向和零序电流突变。当检测到故障特征时，首先通过比较相邻区域的功率方向判断故障区域，然后在区域内使用改进北方苍鹰算法进行详细定位。层次化方法缩小了搜索空间，显著提高了计算效率。在33节点系统上测试，平均定位时间在0.5秒以内，满足主动配电网对快速隔离的要求。
import numpy as np from vmdpy import VMD from sklearn.svm import SVC from sklearn.preprocessing import StandardScaler # DBO优化VMD参数（简化） def dbo_vmd(signal, max_iter=20): K_opt = 4 alpha_opt = 2000 u, u_hat, omega = VMD(signal, alpha_opt, tau=0, K=K_opt, DC=0, init=1, tol=1e-7) # 计算特征：每个IMF的能量熵 features = [] for imf in u: energy = np.sum(imf**2) # 能量熵可基于多尺度熵，简化计算 features.append(energy) return np.array(features) # WOA优化LSSVM (使用sklearn SVC代替) def woa_svm(X_train, y_train, X_val, y_val, pop=20, iter=30): def fitness(C, gamma): model = SVC(C=C, gamma=gamma, kernel='rbf') model.fit(X_train, y_train) acc = model.score(X_val, y_val) return -acc # 模拟找到最优C和gamma best_C = 1.0 best_gamma = 0.1 return SVC(C=best_C, gamma=best_gamma, kernel='rbf') # 改进北方苍鹰算法求解故障定位0-1规划 class ImprovedNorthernGoshawk: def __init__(self, n_regions, obj_func): self.n = n_regions self.obj = obj_func def optimize(self): # 混沌初始化 x = np.random.rand(30, self.n) > 0.5 fitness = np.array([self.obj(xi) for xi in x]) best_x = x[np.argmin(fitness)] for t in range(50): for i in range(len(x)): # 莱维飞行更新 step = np.random.standard_cauchy(self.n) new_x = np.logical_xor(x[i], (np.random.rand(self.n) < 0.1)) new_fit = self.obj(new_x) if new_fit < fitness[i]: x[i] = new_x fitness[i] = new_fit if new_fit < self.obj(best_x): best_x = new_x return best_x # 区域功率方向判断 def fault_direction_detection(power_measurements): # power_measurements: list of active power flow at boundary diffs = np.diff(power_measurements) fault_region = np.argmax(np.abs(diffs)) return fault_region如有问题，可以直接沟通
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