采用极限学习机预测优化的超高压输电线畸变电场屏蔽

发布时间：2018-07-17 01:51

【摘要】：为解决超高压输电工程所面临的电场环境超标和环境治理成本过高的问题,该文提出以屏蔽效果最优和屏蔽成本最低为综合目标对民居附近的畸变电场进行多目标优化屏蔽。鉴于屏蔽方式与屏蔽效果之间难以直接用数学函数准确描述,提出先利用有限元软件仿真数据建立基于新型加权正则化极限学习机算法的屏蔽效果预测模型,然后基于此预测模型,采用分子微分进化算法对屏蔽线架设条数及其架设位置进行多目标优化求解。研究结果表明,该文方法可合理优化屏蔽线架设参数,得到成本更少而屏蔽效果更好的屏蔽方案,同时也为超高压输电畸变电场的屏蔽提供了新思路。
[Abstract]:In order to solve the problem that the electric field environment exceeds the standard and the environmental treatment cost is too high for the UHV transmission project, this paper proposes that the optimal shielding effect and the lowest shielding cost should be taken as the comprehensive objectives to optimize the multi-objective shielding of the distorted electric field near the residential buildings. In view of the fact that it is difficult to accurately describe the shielding effect between shielding mode and shielding effect, a prediction model of shielding effect based on a new weighted regularization limit learning machine algorithm is proposed by using finite element software simulation data. Then, based on the prediction model, molecular differential evolution algorithm is used to solve the multi-objective optimization of the number and position of the shield line. The results show that the proposed method can reasonably optimize the parameters of the shield line and obtain a less cost and better shielding scheme. It also provides a new idea for the shielding of the distorted electric field of UHV transmission.
【作者单位】： 华东交通大学电气与自动化工程学院;国网山东省电力公司检修公司;
【基金】：国家自然科学基金项目(51567007) 江西省自然科学基金项目(20152ACB20017,20171BAB206042) 江西省教育厅科技项目(GJJ160525,GJJ160526) 江西省普通本科高校中青年教师发展计划访问学者专项资金~~
【分类号】：TM75

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本文编号：2128500