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摘要
故障点定位是电力系统故障排查工作的主要内容，但智能设备的大量应用和电网的不断拓展，使得故障点定位呈现多目标的特性，降低了故障定位的准确性。减少故障点定位中的干扰因素，简化定位流程以及缩短定位时间是目前电力系统亟待解决的问题。基于此背景，本文提出一种改进混合粒子群法，结合混合粒子群与K-means法，持续性监测电网，并通过K-means法对电流、电压幅度进行分类，以缩小故障点的判断范围，提高故障点的定位效率。Matlab仿真显示，改进混合粒子群法能有效降低故障点定位的误差率，提高定位准确性到75%以上，简化35%的流程，缩短故障定位时间至12 s以内，整体结果显著优于标准遗传算法，满足电力系统多目标故障点的有效定位需求。
