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申请/专利权人：北京中恒博瑞数字电力科技有限公司

摘要：一种基于改进粒子群算法的线路后备定值调优方法，在开关设备的预设定值基础上，以继电保护的速动性、灵敏性以及选择性为原则，通过多次迭代找到继电保护性能最优的定值，所述的调优方法借助改进的粒子群算法、并迭代计算得到全部定值，再与继电保护性能目标函数进行对比，最终找到最优的定值组，本发明结合了范围定值的连续性和时间定值的离散性，通过设置合适的惯性权重因子、定值组的数量和迭代次数，提出了的改进粒子群算法，能够一次性、更快速地找出全局电网定值配合的最优解。

主权项：1.一种基于改进粒子群算法的线路后备定值调优方法，在开关设备的预设定值基础上，以继电保护的速动性、灵敏性以及选择性为原则，通过多次迭代找到继电保护性能最优的定值，其特征在于，所述的调优方法借助改进的粒子群算法、并迭代计算得到全部定值，再与继电保护性能目标函数进行对比，最终找到最优的定值组，粒子群算法的基本公式为 式1中，Vi＝Vi1,Vi2,···,ViN，代表一组定值的值，k代表当前迭代次数，xi＝xi1,xi2,···,xiN表示第i组定值中的N维位置矢量，i＝1,2,...,m代表一组定值，Pi＝Pi1,Pi2,···,PiN代表当前搜索到的最优的定值对应的性能，Pg＝Pg1,Pg2,···,PgN代表迄今为止搜索到的最优的定值对应的性能，c1、c2为学习因子，r1、r2为0-1的随机数，w代表惯性权重因子，代表当前次迭代前的定值组的值，代表当前次迭代后的定值组的值，其中，改进的粒子群算法包括：a、控制当前搜索的定值组的数量m及在迭代过程中进行动态调整，公式为 式2中，mmin为设定的最小种群数目；mmax为设定的最大种群数目；n为所需计算定值的保护个数；nmax为计算定值的保护总个数；b、控制惯性权重因子w进行全局与局部搜索，并进行动态调整，公式为 式3中，wmax代表最大惯性权重因子，wmin代表最小惯性权重因子，kmax为最大迭代次数，k为当前迭代次数，c、通过步骤a和步骤b改进后的粒子群算法得到的最优定值组集合R输入继电保护整定计算调优系统，得到性能参数平均动作时间、失配点数量、平均灵敏度、以及需调整定值个数，继电保护性能寻优的目标函数为 式4中，Tmean为平均动作时间，Numsp为失配点数量，Klm-mean为平均灵敏度，Numtz为需调整个数，在继电保护性能比较时，通过改进后的粒子群算法找到了全部的最优定值组集合R后，先对第一个目标f1求最优得到平均动作时间最短定值组集合R1，再对第二个目标f2求最优得到失配点数量最多的定值组集合R2，再对第三个目标f3求最优得到平均灵敏度最低的定值组集合R3，再对第四个目标f4求最优得到需调整个数最少的定值组x，最终得到调优后的定值组。

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