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【获取资源请见文章第6节：资源获取】

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1. 配电网故障定位

配电系统故障定位，即在配电网络发生故障的时候，利用智能化的设备和系统，对故障点做出快
速、精准的位置锁定。我国早期使用的故障定位技术是利用分段器和重合器完成的，简单且容易实
现。现阶段，考虑到经济性因素，大多使用基于FTU和人工智能算法的定位技术。对配电网系统故障间接定位的方法主要有神经网络算法和人工智能算法。本文运用智能算法对配电系统的故障进行定位，其原理是把拟定的故障位置作为变量，用智能算法对构造的目标函数进行优化计算，最后得出的解即定位的故障位置。

本文采用的是33节点配电系统模型：

2. 二进制蝙蝠算法

蝙蝠算法(Bat algorithm, BA)是近年来提出的一种模仿蝙蝠回声定位行为进行全局寻优的启发式算法。在与遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)的比较中，该算法的优越性能得到了证明。在搜索过程中，蝙蝠通过发出超声波信号来探测周围环境中的目标，并根据探测到的目标调整自身行动。算法中的关键参数包括蝙蝠的初始位置、速度、频率、发射频率以及虚拟蝙蝠的数量等。但是，该算法的原始版本适用于连续问题，因此不能直接应用于二值问题。因此，学者提出了二进制蝙蝠算法以解决二值优化问题。

二进制蝙蝠算法具有较好的收敛性和全局搜索能力，在求解复杂优化问题时表现出一定的优势，特别是对于多模态和高维度的问题。它已经被应用于许多领域，如工程优化、神经网络训练、数据挖掘等。

3. 算例展示

4. 部分代码展示

clc
clear
close all

global y K
SearchAgents_no=30; % 种群数量
Max_iteration=300; % 最大迭代次数
dim=33; % 维度(33节点配电网系统)
lb=0; % 表示非故障位置
ub=1; % 表示该位置故障

y=[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, -1, 1, 1, 1, 0];
%% 计算
K=[1 1 1];

[TargetFitness,TargetPosition,Convergence_curve]=BBA(SearchAgents_no, Max_iteration, dim); % 利用二进制蝙蝠算法进行优化求解

fprintf('\n')
display(['最优值为 : ', num2str(TargetFitness)]);
display(['最优解为 : ', num2str(TargetPosition)]);
[row, col] = find(TargetPosition == 1);
display(['故障位置为 : ', num2str(col)]);

figure
plot(Convergence_curve(2:end),'r')
ylabel('适应度值');
xlabel('迭代次数');
title('BBA优化曲线');

5. 仿真结果展示

6. 资源获取

可以获取完整代码资源。👇👇👇👀名片