KCI등재
SCOPUS
Improved binary gaining–sharing knowledge-based algorithm with mutation for fault section location in distribution networks
저자
Xiong Guojiang (Guizhou Key Laboratory of Intelligent Technology in Power System, College of Electrical Engineering, Guizhou University, Guiyang 550025, China) ; Yuan Xufeng (Guizhou Key Laboratory of Intelligent Technology in Power System, College of Electrical Engineering, Guizhou University, Guiyang 550025, China) ; Mohamed Ali Wagdy (Operations Research Department, Faculty of Graduate Studies for Statistical Research, Cairo University, Giza 12613, EgyptDepartment of Mathematics and Actuarial Science, School of Sciences) ; Chen Jun (Department of Electrical and Computer Engineering, Oakland University, Rochester, MI 48309, USA) ; Zhang Jing (Guizhou Key Laboratory of Intelligent Technology in Power System, College of Electrical Engineering, Guizhou University, Guiyang 550025, China)
발행기관
학술지명
Journal of computational design and engineering(Journal of Computational Design and Engineering)
권호사항
발행연도
2022
작성언어
English
주제어
등재정보
KCI등재,SCOPUS
자료형태
학술저널
수록면
393-405(13쪽)
DOI식별코드
제공처
Fault section location (FSL) plays a critical role in shortening blackout time and restoring power supply for distribution networks. This paper converts the FSL task into a binary optimization problem using the feeder terminal unit (FTU) information. The discrepancy between the reported overcurrent alarms and the expected overcurrent states of the FTUs is adopted as the objective function. It is a typical 0–1 combinatorial optimization problem with many local optima. An improved binary gaining–sharing knowledge-based algorithm (IBGSK) with mutation is proposed to effectively solve this challenging binary optimization problem. Since the original GSK cannot be applied in binary search space directly, and it is easy to get stuck in local optima, IBGSK encodes the individuals as binary vectors instead of real vectors. Moreover, an improved junior gaining and sharing phase and an improved senior gaining and sharing phase are designed to update individuals directly in binary search space. Furthermore, a binary mutation operator is presented and integrated into IBGSK to enhance its global search ability. The proposed algorithm is applied to two test systems, i.e. the IEEE 33-bus distribution network and the USA PG&E 69-bus distribution network. Simulation results indicate that IBGSK outperforms the other 12 advanced algorithms and the original GSK in solution quality, robustness, convergence speed, and statistics. It equilibrates the global search ability and the local search ability effectively. It can diagnose different fault scenarios with 100% and 99% success rates for these two test systems, respectively. Besides, the effect of mutation probability on IBGSK is also investigated, and the result suggests a moderate value. Overall, simulation results demonstrate that IBGSK shows highly promising potential for the FSL problem of distribution networks.
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