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Accès ouvert déclaré 2025 article

Research on Fault Location Method of Distribution Network Based on Archimedes Optimization Algorithm

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Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

To address the challenges of high dimensionality, nonlinearity, and multiple constraints in distribution network fault location, where traditional intelligent optimization algorithms are prone to local optima and slow convergence, this paper proposes a fault location method based on the Archimedes Optimization Algorithm (AOA). By constructing a fault state encoding model for the distribution network, the fault location problem is transformed into a binary optimization problem. Leveraging the global search capability and convergence characteristics of the AOA, rapid and accurate location of faulty sections is achieved. Simulation experiments based on the IEEE 33-node system under various fault scenarios, including single-point and multi-point faults, demonstrate that the proposed method outperforms comparative algorithms in terms of convergence speed.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Research on Fault Location Method of Distribution Network Based on Archimedes Optimization Algorithm
Date Crossref
18/11/2025
Éditeur
MDPI AG
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Jilin Electric Power Research Institute (China) pays non établi dans la notice
    Entreprise
  • Beijing Information Science & Technology University pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Electric Power Science Research Institute pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • School of Automation pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure

Jilin Electric Power Research Institute (China), Beijing Information Science & Technology University et Electric Power Science Research Institute, avec 1 autre affiliation.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

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