提出一种基于免疫算法的配电网故障定位新方法。免疫算法依据个体的亲和度对个体进行评价，根据个体的亲和度和浓度选择进行交叉、变异的个体，增大了群体多样性，避免了算法快速陷入局部最优，同时进化过程建立记忆单元，保留部分最优解，以免交叉、变异过程后群体退化，保证算法终止时得到的结果是历代出现过的最高亲和度的个体。针对多电源开环运行的配电网，结合区域划分思想，通过判断变电站变压器低压侧开关的故障信息，提出一种提高故障定位速度的方法。仿真结果表明该算法可有效实现配电网的故障定位，并通过与遗传算法相对比，验证了免疫算法用于配电网故障定位的有效性及可靠性。
配电网 故障定位 区域划分 免疫算法