智能算法在配电网故障定位中的仿真研究

肖笛

232131198109254225

摘要：在有源配电网大规模普及的发展背景下，分布式电源的广泛接入彻底改变了传统配电网单向潮流的运行形态，使得电网故障特征更加复杂隐匿，给故障精准定位带来极大挑战。传统配电网故障定位方式难以适配电网结构变革，普遍存在定位精度不足、抗干扰能力薄弱、复杂工况适配性差等问题。为有效解决上述工程痛点，本文以改进麻雀搜索算法优化BP神经网络为核心研究对象，系统阐释智能定位算法的设计原理与模块逻辑，依托专业仿真平台搭建适配分布式电源接入的配电网试验环境，构建完善测试场景与评价体系，通过多算法对照仿真试验完成性能验证。研究明确了优化智能算法在定位精度、运算效率与抗噪性能上的显著优势，可为现代有源配电网故障精准处置、电网运维提质增效提供可靠的理论支撑与技术参考。

关键词：配电网；故障定位；智能算法；麻雀搜索算法；BP神经网络；仿真验证

引言

配电网作为电力系统直接面向用户的关键网架结构，其运行可靠性直接决定供电服务质量与电网系统稳定性，故障快速精准定位是电网运维、故障隔离与供电恢复的前置核心环节。新能源电力规模化发展背景下，各类分布式电源广泛并入配电网，打破了传统配电网单一潮流运行模式，电网运行工况动态波动加剧，故障信号易发生畸变与耦合叠加，大幅提升故障甄别难度。传统故障定位技术高度依赖固定阻抗参数与稳态拓扑特征，面对复杂有源配电网工况，极易出现定位偏差、区段误判等问题，难以满足智能化运维需求。基于此，本文开展智能算法故障定位仿真研究，旨在依托智能算法的自适应与特征挖掘优势，弥补传统技术短板，为配电网智能故障诊断体系建设提供实践依据。

一、智能故障定位算法的原理设计

（一）改进麻雀搜索算法优化原理

麻雀搜索算法是具备优良全局寻优能力的新型群智能算法，模拟麻雀种群觅食与应急预警的群体行为规律开展参数寻优，相较于传统优化算法，具备搜索范围广、收敛特性稳定的突出优势。为适配配电网故障定位的非线性求解需求，本文对基础算法进行针对性改进，优化种群初始分布方式与迭代更新策略，有效改善原始算法易陷入局部最优、后期搜索活力不足的固有缺陷。通过动态平衡全局探索与局部开发能力，可为神经网络模型提供最优初始参数组合，从根源提升模型训练稳定性与拟合效果[1]。

（二）多维故障特征提取模块逻辑

故障特征提取是保障定位精准度的核心基础，直接决定智能模型的故障判别能力。针对分布式电源接入引发的潮流波动、信号干扰等问题，本文摒弃单一电气量提取模式，聚焦故障瞬态变化规律，整合故障前后电压、电流的时序波动特征与畸变特征，通过数据预处理手段剔除工况噪声与稳态波动干扰。依托多维特征融合思路筛选有效故障信息，构建辨识度更高的故障特征数据集，有效区分相似故障工况的特征差异，为后续模型训练与精准定位判别筑牢数据基础。

（三）BP神经网络定位判定架构设计

本文采用改进麻雀搜索算法优化BP神经网络的权重与阈值参数，解决传统神经网络参数随机初始化带来的收敛缓慢、泛化能力不足、拟合精度有限等问题。模型搭建多层递进式网络架构，依托预处理完成的故障特征数据集开展迭代训练，持续拟合故障特征与故障区段、故障类型的内在映射规律，形成稳定的故障判别机制。该架构可自适应适配有源配电网复杂故障工况，能够自主完成故障信息识别、特征匹配与区段判定，实现配电网故障智能化、精准化定位研判。

二、配电网仿真测试环境搭建

（一）有源配电网仿真模型构建

本文基于Matlab/Simulink仿真平台搭建标准10kV典型配电网模型，结合当前有源配电网运行特征，合理接入多类型分布式电源单元，真实还原电网双向潮流、动态负荷波动的运行特性。模型严格遵循实际配电网拓扑结构、设备运行参数与并网规范搭建，最大程度还原工程现场运行场景，可精准模拟各类故障发生后的电气量畸变规律，为智能算法性能测试、仿真试验分析提供高度贴合实际的仿真载体[2]。

（二）多维度仿真测试场景布设

为全面验证算法的工况适配能力与容错性能，本文结合配电网常见故障类型与复杂运行工况，布设多元化仿真测试场景。覆盖各类典型短路故障类型，搭配差异化故障过渡电阻与不同线路区段的故障点位，兼顾轻微隐性故障、常规典型故障与高阻恶劣故障等各类工况。场景设置充分考虑分布式电源出力波动、负荷突变等干扰因素，全面覆盖配电网实际运行中的复杂故障场景，保障仿真测试的全面性与严谨性。

（三）样本库与量化评价体系搭建

通过多场景仿真试验采集海量原始电气数据，经过数据清洗、异常值剔除、归一化预处理后，构建结构完整、覆盖全面的配电网故障仿真样本库，为模型训练、参数调试与对照试验提供充足数据支撑。同时建立系统化量化评价体系，选取定位准确率、计算耗时、抗噪性能作为核心评价指标，统一试验标准与评判规则，有效规避试验偏差，保障不同算法性能对比结果的客观性、真实性与可比性。

三、仿真结果分析与算法性能验证

（一）多算法对照仿真试验开展

为客观验证本文优化算法的实际应用性能，在统一仿真模型、统一测试场景与统一数据样本的前提下，分别开展传统阻抗定位法、常规遗传算法与改进麻雀搜索神经网络算法的对照仿真测试。试验覆盖简单稳态故障、高阻复杂故障、强干扰波动故障等各类工况，全程记录不同算法的故障定位结果、运算迭代时长与误差数据，严格控制试验变量，确保对照试验结果能够真实反映各算法的实际工程适配性能。

（二）核心性能指标量化对比分析

仿真试验结果表明，传统阻抗法高度依赖电网稳态参数，受分布式电源潮流扰动影响极大，复杂工况下定位偏差较为突出，容错性能较差。常规遗传算法虽具备一定智能优化能力，但迭代收敛稳定性不足，运算耗时相对较长，面对高阻故障极易出现判别失误。本文改进智能算法可有效屏蔽电网潮流波动与环境噪声干扰，故障定位准确率大幅提升，迭代运算更加高效稳定，在各类复杂故障工况下均可保持优良定位效果，核心指标显著优于传统算法。

（三）算法抗噪性与泛化能力验证

通过多场景重复性仿真测试可证实，本文优化后的智能故障定位算法具备极强的抗干扰性能与工况泛化能力。面对分布式电源多点并网、负荷动态波动、故障信号微弱等复杂工况，算法仍可精准提取有效故障特征，稳定完成故障区段判别，有效解决了传统定位方法适配性差、易误判、难识别隐性故障的行业痛点。该算法工况适配范围更广、运行稳定性更强，具备极高的工程落地与推广应用价值[3]。

结语

新能源并网背景下配电网结构与运行模式的革新，让传统故障定位技术的短板愈发凸显，无法适配现代配电网智能化、精准化运维需求。本文依托改进麻雀搜索算法优化BP神经网络构建智能故障定位模型，系统完成算法原理设计、模块逻辑拆解与模型架构搭建，依托专业仿真平台构建多工况有源配电网测试环境，通过多算法对照试验完成性能验证。试验证明，优化智能算法在定位精度、运算效率与抗干扰能力上具备明显优势，可有效适配复杂有源配电网的故障定位场景。后续可持续优化模型结构，提升算法实时运算能力，为配电网智能运维、故障快速处置与电网安全稳定运行提供坚实技术保障。

参考文献

[1]张宏宇. 基于人工智能的配电网故障定位与隔离方法 [A]. “首届新技术应用与企业发展”学术交流会论文集[C]. 中国企业评价协会科研成果出版与交流专业委员会: 2026: 342-344.

[2]杨阳. 含分布式电源的配电网故障定位和恢复重构方法研究[D]. 导师：江兵. 南京邮电大学, 2024.

[3]陈婷. 智能算法在含分布式电源配电网故障定位中的应用综述 [J]. 电气技术, 2020, 21 (9): 1-6.

...