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为提高现有智能优化算法在处理大规模有源配电网故障定位问题的准确率与容错性，提出了一种融合区段修正机制的改进冬虫夏草优化算法（ICFO）。首先，结合故障区段定位问题的离散特性，对虫草种群进行编码，并引入LogisticTent混沌映射提升初始种群的多样性。其次，将精英池策略与自适应变异算子引入虫草个体的位置更新过程中，增强算法跳出局部最优的能力。最后，通过对算法输出的初步故障区段进行子集、前趋节点和后继节点的系统性修正，协同解决算法输出伪最优解导致的定位偏差问题。仿真对比实验结果表明，在单重故障、多重故障及信息畸变场景下，相较于IIA、IGA、CFO三种对比算法，所提方法的定位准确率平均提升约30.6%，求解时间平均缩短约1.65 s，体现了其良好的定位精度与容错性能。
Abstract：[1]文劲宇,周博,魏利屾.中国未来电力系统储电网初探[J].电力系统保护与控制,2022,50(7):1-10.
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基本信息:
中图分类号:TM73;TP18
引用信息:
[1]李勖,李昂,郭昕宇,等.基于ICFO和区段修正策略的有源配电网故障定位方法[J].陕西理工大学学报(自然科学版)().
基金信息:
陕西省教育厅重点科学研究计划项目（20JS018）
2026-04-24
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