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配电网故障定位指根据馈线终端单元（Feeder Terminal Unit。FTU）等现场监控终端上传的实时信息快速确定故障区间的过程。快速准确地定位故障不仅能及时地排除故障恢复供电，而且对提高系统运行的安全稳定性，降低停电造成的社会经济损失都具有重要的意义。目前，配电网故障区间定位方法主要包括矩阵定位方法和智能定位方法。矩阵定位方法也称为直接法，其原理是将配电网络拓扑结构关系映射为矩阵，通过简单的矩阵运算得出故障判定矩阵，进而定位出故障区间。该方法的特点是简单直观，推理透明，计算速度快，但其故障定位结果的准确性严重依赖于FTU采集单元上传信息的准确性，容错能力较差。智能定位方法也称为间接法，其原理是在对故障定位规则解析化的基础上，将故障定位问题转化为求取极值的无约束0-1整数规划问题，然后采用遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等智能优化算法进行求解。因其具有严密的数学基础和理论依据，且推理简单，具有一定故障容错能力，从而具有很高的理论价值。
正弦与余弦优化算法（Sine Cosine Algorithm，SCA）是澳大利亚格里菲斯大学Mirj alili博士于2016午提出的一种全新的启发式优化算法，具有结构简单、容易实现、兼顾全局搜索与局部搜索、收敛速度快等特点。
为了进一步完善配电网故障区间定位问题的智能定位方法，提高模型的求解效率，将SCA算法应用到配电网故障区间定位问题中。算例仿真结果验证了SCA算法在配电网故障区间定位快速性与准确性方面的优越性。
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