k或k+1)表示第（k或k+1)次迭代后取值。当第η个粒子矩阵的第k次迭代后 取值# =凡时，^和X n的第k+Ι次迭代公式，如下：
[0031] 其中，ω为惯性权重，λ挪λ 2为加速因子，三者都为正实数。r Ar/和为介 于[0，1]之间的随机实数，且每次迭代后随机更新一次。：4为^的元素值。vf表示第k+1 次迭代后的速度vn取值，而v丨表示第k次迭代后的速度vn取值。方向判别矩阵A#,。和 表示： <经过第k+Ι次迭代后更新为If时，其矩阵取值的变更方法是按照1的 下标i与vf3进行加、减运算。
[0032] 构建评价函数F(Xn)，用其对粒子矩阵Xn进行评价。F(X n)的评价值越小，表示解 越优良，如下：
[0034] 7)将初始粒子群代入评价函数，按照迭代公式搜索，不断更新个体极值和全局极 值，对已计算过的F(Xn)进行记录并对其个数进行计数k_，避免重复计算。
[0035] 8)当满足收敛条件：代入评价函数的值，或者k_= m，或者达到 最大迭代次数kEnd，则跳出循环；输出全局最优粒子矩阵GL = %信息，将Du对应的线路L i 作为扰动源定位结果。
[0036] 本发明的有益效果主要表现在：1、对"DGs并网对扰动方向判定的影响规律"的相 关概念进行了定义，并提出了两条影响规律；2、定义了 PQM的两种信度，建立了新的矩阵粒 子群优化模型和基于这两种信度的评价函数；3、提出了一种在分布式电源并网、高斯噪声、 测量误差等因素影响下，仍具有较强容错能力的电能质量扰动源自动定位方法。
【附图说明】
[0037] 图1为本发明方法的具体实施流程图。
[0038] 图2为PQM和DG上、下游区域划分示意图。
[0039] 图3为添加了 DGs的IEEE 34节点配电网拓扑结构图。
[0040] 图4为受"规律一"影响的波形比较图。
[0041] 图5为未添加高斯白噪声的PQM1(^形图。
[0042] 图6为PQM1(^高斯白噪声影响而误判的波形图。
【具体实施方式】
[0043] 下面结合实施例及附图对本发明作进一步的详细说明，但本发明的实施方式不限 于此。实施例中计及监测可信度的电能质量扰动源定位方案总体框图如附图1所示，包括 以下步骤：
[0044] 1)对"DGs并网对方向判定的影响规律"的相关概念进行定义。命名link^； D(3，为 某个分布式电源并网母线与主电源的联接链路。命名Bus(F D(3，为与扰动源直接相连的母线 中，DG侧方向的母线。命名link(DSF)，为DGs与扰动源联接链路。对应各个PQM或DG，根据 配电网潮流方向将整个网络区域划分为与其相应的上游与下游，如附图2所示。定义"分 流网络"，为对应的PQM与扰动源之间的线路及其分流支路。母线Bus的上下游划分方法与 DG相同。定义Bus的所有出线支路，为与Bus直接相连接的所有下游线路，但不包含上游进 线。虚拟PQM，是根据实际PQM数据按照电气原理状态估计得到，用于替代一部分实际PQM 来降低监测成本。
[0045] 2)提出DGs并网对PQM扰动方向判定的两条影响规律。第一影响规律：当扰动源 在link(s D(；)±，存在"分流网络"且其吸收的扰动能量大于扰动源F从Bus (F DS)吸收的能量 CMp时，会引起link(DSF)上的PQM扰动方向误判。第二影响规律：当扰动源在DG的上游， 则位于DG下游的PQM监测到的扰动信号将被削弱；当扰动源在DG的下游，会使非link# F)上的PQM监测到的扰动信号被削弱。
[0046] 3)定义PQM的"信度"概念：表征具有模糊特性的PQM监测数据的可信任程度。构 建了两种新的信度函数：监测信度和局部信度。监测信度（Cl)是指由单个PQM监测数据得 出扰动源所在区域方向判定信息的可信程度。局部信度（是指由某线路及其末端母线 上相连的PQM构成的局部小范围内监测数据得出的扰动源判定信息的可信程度。
[0047] 4)针对除DGs "规律一"之外的因素来构建监测信度Cl，分为三块内容：监测信度 的正负符号sgn(Cl)、强弱度系数a i和波动修正系数β i。下标i表示对应于第i个PQM。
[0048] 定义扰动能量终值Mf4 ,为在扰动持续时间Tf内对扰动功率积分的最终值。定义 扰动能量的峰峰值ΜΓ%为在扰动能量的积分过程中，扰动功率的最大值^与最小值 ΑΕΓΖ差。
[0049] 用符号函数sgn求终值MT1的正负符号，来确定监测信度的符号sgn(Ci)，如式 (1)所示。当监测信度Cl的符号sgn(Cl)为+1，表征方向判定为下游；若其符号为-1，表征 方向判定为下游；当其取临界值〇时，表征第i个PQM方向判定无效。
[0050] 定义强度系数a i，用以表征各种因素引起的各PQM扰动信号强弱度差异，对其 扰动方向判定可靠性的置信程度影响。强弱度系数<^由从；^与扰动能量终值最大者 (Δ￡=)进行运算得到，如式⑵所示。
[0051] 定义扰动信号的波动修正系数β i，来表征扰动信号的波动情况和稳定性。对终值 Δ￡Γ;与峰峰值Mp的绝对值，，作比值运算，得波动修正系数β 1<3
[0052] 进行置信融合得监测信度Cl，如式（3)所示。
[0053] 5)为解决DG并网第一影响规律引起的误判问题，构造局部信度cf"。定义局部扰 动特征值，为扰动能量终值减去该线路的有功损耗变化A Eu，并减去该Bus的所 有出线支路的扰动能量总和如式⑷所示。
[0054] 由于负载线路没有末端母线，所以无法直接计算负载线路的局部信度。设负载 线路数量为S条，所有线路上的实际PQM和虚拟PQM的总数为m。对ΜΓ和其中的最大 者的绝对值作比值，得到局部特征比值（ΧΓ);并求出（m-δ)个尺广中剔除最大者 后的均值分段处理得到局部信度，如式（5) (6)所示。当扰动源位于 linl% _上时，局部信度<Γ可用于判定线路Q上是否存在扰动源F。
[0055] 6)构建粒子群模型及其评价函数。为适应所提容错性定位方法，将矩阵作为PS0 算法的粒子，建立新的粒子群优化模型如下：
[0056] 定义粒子矩阵是具有速度属性的一个维数为（mX 1)的矩阵.设立第η个粒子矩 阵为Χη，其速度为νη，其元素值xnj取值为+1或-1，来表征对应第j个PQM的上下游方向判 定结果。下标变量j取值从1至m。k为迭代次数，第η个粒子矩阵到目前为止（第k次迭 代后取值）找到它自身的最优位置称为该粒子的个体极值矩阵，元素值为:而所 有粒子矩阵中的最优位置记为全局极值矩阵Gt,，元素值为。设置搜索空间限制条件： 令F位于线段Q时对应的方向判别矩阵为D u。1的矩阵元素值与X n的矩阵元素值个数 相同，而1^的元素值取值为F位于线段L i时所有PQM的上下游方向判定正确的取值（+1 或-1)。将1作为粒子矩阵在搜索空间中允许的位置状态。设置速度Vn为整数。当第n个粒子矩阵的第k次迭代后取值X〗=时，\和X η的第k+1次迭代公式如式（7) (8)所 不。
[0057] 构建评价函数F(Xn)，用其对粒子矩阵Xn进行评价。F(X n)的评价值越小，表示解 越优良，如式（9)所示。
[0058] 7)将初始粒子群代入评价函数，按照迭代公式搜索，不断更新个体极值和全局极 值，对已计算过的F (Du)进行记录并对其个数进行计数k_，避免重复计算。
[0059] 8)当满足收敛条件：代入评价函数的值尸= 〇 .或者k_= m，或者达到最 大迭代次数kEnd，则跳出循环；输出全局最优粒子矩阵= 信息，将Du对应的线路L i 作为扰动源定位结果。
[0060] 下面以图3所示的IEEE 34节点配电网为实施例，进一步说明本发明的操作过程。 图中白框为虚拟PQM，用于替代一部分实际PQM来降低成本。添加的061在Bus 820并网， 062在汕8 856并网。
[0061] 用MATLAB/simulink建模仿真，系统中的主要组成元件数量如表1所示，电能质量 扰动事件及其发生位置如表2所示，事件匕发生电压暂降如图6所示。
[0062] 表1主要组成元件的数量
[0063]
[0064] 对所提算法中的初始参数进行设定：粒子群规模n_= 5,最大迭代次数kEnd= 50， 权重系数ω = 〇. 5,加速因子λ λ 2= 0. 25。
[0065] 将所有Line and L