Matlab 粒子群与配电网故障定位专题
以 IEEE 33 节点故障区段定位为核心，讲清粒子编码、适应度函数、边界、重复运行和跨网络迁移验证。
故障定位模型真正优化的是什么
粒子群只负责搜索。能否正确定位，主要取决于候选区段如何编码、观测量与模拟量如何比较、适应度函数如何加权，以及网络拓扑和参数是否准确。
可核验的建模步骤
- 加载 IEEE 33 节点与支路参数，检查编号和基准值
- 构造一个能够人工确认位置的单故障小场景
- 定义候选故障区段、类型或参数的粒子编码
- 将电压、电流或特征偏差组织为适应度函数
- 设置变量上下界、种群和停止条件
- 运行多次随机种子并统计定位准确率与波动
- 逐个故障区段批量测试，而不是只展示一条成功曲线
MathWorks 官方 particleswarm 使用目标函数、变量数和上下界搜索较小的函数值，并可返回退出标志与运行信息。工程研究中应同时保存最优位置、目标值、停止原因和每次重复结果。
常见错误
- 将一次随机运行的最佳结果当作稳定性能
- 更换网络后只改节点数量，没有重写拓扑和量测映射
- 把仿真故障数据的表现直接推断为真实电网能力
- 适应度权重没有单位归一化，某类误差完全支配目标
如何扩展
从 IEEE 33 节点迁移到 69 节点或自有系统时，应先建立数据转换和拓扑检查，再修改目标函数。要比较改进 PSO、GA 或差分进化，必须使用相同故障集合、预算和评价指标。