赵冰杰，贾宏杰，李沐阳，侯 恺，高 晗，李 亮

（1.天津大学 智能电网教育部重点实验室，天津 300072；2.厦门理工学院 国际教育学院，福建 厦门361000；3.国网山西省电力公司晋中供电公司，山西 晋中 030600）

0 引言

目前，智能电网已经成为了世界各国关注的焦点[1]，[2]。配电网处于电力系统的末端，直接向用户供电，且包含众多分布式电源，极易发生故障[3]，[4]。配电网自动化系统应及时发现故障区间，隔离故障，恢复非故障区间的正常供电。其中最重要的难题就是发现和定位故障，因此在配网自动化基础上，研究含分布式电源的配电网故障定位 成 为 当 今 热 点[5]，[6]。

粒子群算法是当下主流对含分布式电源的配电网故障定位算法[7]～[12]。文献[13]提出将粒子群算法应用到配电网故障区间定位中，但该算法存在未成熟时过早收敛的现象。文献[14]将粒子群算法和穷举法相结合，将配电网进行分层，对于维度大的配电网利用粒子群算法进行故障区间定位，对于维度小的配电网利用穷举法进行故障区间定位。该算法可有效解决早熟问题，但易使算法陷入局部最优。文献[15]将故障信息畸变修正策略与粒子群算法相结合，当馈线终端装置（Feeder Terminal Unit，FTU）上传的故障电流信息发生畸变，该算法可以正确分析所上传的电流信息，并给予修正。但是，该算法同样容易陷入局部最优，计算时间变长。文献[16]提出了差分粒子群算法，该算法通过差分算法和粒子群算法分别对种群进行寻优计算，最后选择目标函数值较小的个体作为种群最优解进入下一代进化计算。……