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　　（3）

　　式中，？籽为信息激素的挥发程度；？驻？子ijk表示第k只蚁类在方格i、j之间相连道路中释放的信息激素密度；？驻？子ij表示全部蚁类在方格i与方格j相连道路中释放的信息激素密度的总和。

　　根据AntCycleSystem模型，的计算公式为：

　　（4）

　　式中，Q是蚁类在循环一局中发出的信息激素的总和；Lk为第k只蚂蚁途径道路的长度。

　　由以上原理，将蚁群算法应用于优化FMEA法来解决配电网可靠性计算的故障关联线长问题，通常需要以下几个步骤，其流程图如图2所示。

　　图2ACA优化FMEA法的程序框图（1）初始化参数

　　根据结构化编号信息表完成线路基本数据导入，并对参数进行初始化，包括蚁群数量、启发函数因子、迭代次数初始值等。

　　（2）建立解空间

　　对随机置于不同出发点的各个蚂蚁k，按照式（1）计算下一个待访问方格，直到所有蚂蚁访问完所有的方格。

　　（3）刷新信息激素

　　得出所有蚂蚁访问方格的次数以及经过的路径长度，存入当前已成功访问次数最多的搜索路径。同时，由式（2）、（3）对每个方格连接道路上的信息激素密度进行刷新。

　　（4）收敛判定

　　若迭代次数i小于最大迭代次数，则令i=i+1，清空蚂蚁经过道路的记录数据，返回步骤2；若大于迭代阈值，则停止计算，返回终解，即获取隔离开关内关联线路的最佳搜索路径。

　　为了便于各种方法的计算量的比较，规定计算1个负荷点的3个指标？姿s，Us和rs的计算量为1。文章算法对配电网可靠性指标的计算量由结构化编号、蚁群算法优化搜索过程和可靠性指标的计算这3个环节组成。可以得出，n个设备元件的配电网可靠性指标的计算量为（n-1）·（0.25n+8），只有传统FMEA法的（n+32）/（4n）。当配电网的负荷点数量大于60时，文章方法的计算量不到传统FMEA法的38.33%，且负荷点越多该值越小。由文献[9]，网络等值法的计算量是传统FMEA法的63%，为文章方法计算量的1.64倍左右。可见，文章方法较之传统FMEA法和网络等值法速度更快。

　　3实例分析

　　文章以某县配电系统中大南线为例，馈线的单线图如3所示，该线路总长15.96km其中主线4.279km，1个出口断路器，1个分段断路器，负荷开关14个，台区变压器和熔断开关各32个，负荷点32个。

　　由该供电公司运行统计经验可以得到相关设备的故障概率和故障等待修复时间如表3所示。

　　运用文章算法对该10kV大南线进行可靠性的估计与计算，表3给出了随机抽取的4个台区的可靠性估计的计算结果，表中同时还给出了同等条件下通过传统FMEA法和网络等值法所得出的结果，予以对比。

　　由表4中的比对可知，文章算法推算所得的台区可靠程度的三个指标与传统FMEA法相同。而网络等值法与传统FMEA的负荷点的三个指标只是近似相同，其原因为网络等值法会重复计算并列片中的设备元件故障状况[4]。故，文章所提出算法的准确性要高于网络等值法。

　　用三种方法分别求解整个配电网的可靠性参数，并作出比对，结果如表5所示。

　　比较文章算法和传统FMEA法的计算结果，其结果依然相同。再对比网络等值法与传统FMEA计算的结果，两者在3个指标上皆有不同程度的差异。

　　对比上述三种算法的计算量，表6列出了3种方法的计算量的演算结果。

　　从计算量的求解结果可以看出，文章算法的计算量仅有FMEA法的22.58%，是网络等值法的62.13%。