基于SPRGA遗传算法的高压直流分压器均压环结构优化设计

作     者：罗奕 翟少磊 肖勇 王典浪 王恩 魏龄 王保帅 LUO Yi;ZHAI Shaolei;XIAO Yong;Wang Dianlang;WANG En;WEI Ling;WANG Baoshuai

作者机构：南方电网科学研究院有限责任公司广东广州510663 云南电网有限责任公司电力科学研究院云南昆明650217 

出 版 物：《武汉大学学报（工学版）》 (Engineering Journal of Wuhan University)

年 卷 期：2022年第55卷第12期

页      码：1256-1262页

摘      要：高压直流分压器外绝缘电场分布极不均匀,均压环的位置和尺寸参数是决定均压环表面场强大小的因素,如设计不当会存在最大沿面场强超过电晕起始场强的情况。针对均压环的最佳参数不易求解的问题,传统遗传算法存在局部收敛的现象,采用小种群实数遗传算法(small population real-coded genetic algorithm,SPRGA)和BP(back propagation)神经网络相结合的方法对高压直流分压器均压环进行了优化设计。计算结果表明,通过SPRGA和BP神经网络相结合优化后的均压环结构参数,可以减小均压环表面场强与沿面场强,减少电晕放电的概率,且相比传统遗传算法,其能进一步改善高压直流分压器电位与电场的分布,有利于提高直流分压器均压环设计的可靠性、实用性。

主 题 词：高压直流分压器 沿面电场 均压环 优化 神经网络 小种群实数遗传算法 

学科分类：0808[工学-自动化类] 080803[080803] 08[工学] 

核心收录：

D　O　I：10.14188/j.1671-8844.2022-12-009

馆 藏 号：203115981...