随着可再生能源技术的快速发展，光储微电网作为其中的一种应用形式，在保障能源供应的稳定性和提高能源利用效率方面发挥着越来越重要的作用。然而，光储微电网的运行稳定性很大程度上依赖于其内部线路的健康状况。因此，故障诊断技术在确保微电网安全、稳定运行中扮演着至关重要的角色。
在现有的研究领域，故障诊断技术已经取得了一系列成果，但依然存在一些待解决的问题，如诊断效率低、误报率高以及无法准确识别故障类型等。本文提出了一种基于实时数字仿真工具RTDS（Real-Time Digital Simulator）和遗传算法优化的BP神经网络相结合的新型光储微电网线路故障诊断方法，旨在提高故障诊断的效率和准确性。
RTDS作为一种强大的实时电力系统仿真工具，能够模拟出复杂电力系统在各种运行条件下的动态行为，包括电网的正常运行、异常事件以及故障情况。RTDS所具备的实时仿真能力，使得它在电力系统的研究和测试中扮演着核心角色。本文正是利用RTDS来建立光储微电网模型，以此模拟实际运行过程中的各种线路故障情况。
遗传算法是一种启发式搜索算法，具有良好的全局搜索能力，特别适合于解决复杂、非线性和多极值优化问题。遗传算法在神经网络优化方面的应用，能够显著改善神经网络的训练效果，比如减少训练时间、提高收敛速度和识别率。本文提出的遗传算法优化BP神经网络模型（GA-BPNN），是通过遗传算法调整BP神经网络的权重和偏置，从而加快了神经网络的学习过程，提高了模型的诊断效率。
光储微电网中的线路故障会引发电压和电流信号的异常变化，通过提取这些信号中的特征，我们可以识别故障类型及其发生的位置。小波包分析技术因其在处理非平稳信号方面的优势被选为特征提取技术。通过小波包分析，能够有效分解出信号中包含的突变信息，为后续的故障诊断提供精确的故障特征向量。
在故障特征向量的提取后，GA-BPNN模型将这些特征作为输入，通过训练和学习，构建起智能故障诊断模型。由于遗传算法优化后，BP神经网络的学习过程更加高效，因此该模型能够快速准确地判断出微电网线路的故障类型和相位，提高微电网的故障响应能力，减少因故障而带来的损失。
总结而言，本文提出的基于RTDS和遗传算法优化的BP神经网络在光储微电网线路故障诊断中的应用，是一种高效准确的故障诊断方法。它不仅能够快速响应故障事件，减少诊断时间，而且能够准确地定位故障位置和类型，这对于提升微电网系统的稳定性和可靠性具有重要意义。此外，本文的研究成果还展示了深度学习和数据建模等现代计算方法与传统仿真技术相结合的巨大潜力，为未来电力系统的智能化故障诊断技术的发展开辟了新的道路。
