基于进化算法和神经网络的架空线路防雷优化设计研究
发布时间:2020-09-08 09:03
防雷优化设计技术是电力系统安全运行的重要保障。如何设计有效且经济的防雷措施提高架空线路的防雷水平,已成为电力系统领域的研究难题之一。近年来,基于人工智能的电力系统计算机辅助防雷优化设计研究越来越受到国内外学者的广泛关注。本文基于进化算法和BP神经网络等方法,采用CDEGS、ATP-EMTP和MATLAB等软件作为计算机辅助设计工具,深入研究架空线路杆塔接地电阻智能计算和避雷器安装位置优化这两种典型的防雷优化设计难题。本文的主要研究工作和创新点如下:(1)复杂土壤结构中接地极接地电阻的现有计算方法大多都是结合计算机进行数值计算的,但由于电流场分布在无限大复杂的土壤空间中,所以数值计算方法通常较为复杂或根本无法计算,给工程实际应用带来极大的不便。针对这种情况,本文首先利用CDEGS软件反演出架空线路杆塔周围土壤的结构模型,接着模拟分析了接地极总长度、土壤结构参数对接地极接地电阻和土壤等效均匀电阻率的影响规律,为后续架空线路杆塔接地电阻的智能计算提供理论依据。(2)在研究工作(1)的基础上,提出了基于改进BP神经网络的架空线路杆塔接地电阻智能计算方法,即首先设计基于遗传算法、粒子群优化算法和差分进化算法的BP神经网络,对BP神经网络初始权重参数进行优化,从而计算出三层土壤等效均匀电阻率;然后按照电阻近似计算公式计算出杆塔接地电阻。通过对典型三层土壤接地电阻的仿真实验,验证了基于差分进化算法的BP神经网络相比传统的BP神经网络、基于遗传算法和粒子群算法的BP神经网络的优势。(3)针对杆塔避雷器安装位置优化这一典型的组合优化难题,提出了一种基于二进制粒子群算法的避雷器安装位置优化方法,即以架空线路发生闪络时产生的经济效益最大化作为优化目标,结合电磁暂态分析软件ATP-EMTP和MATLAB的混合仿真技术,采用二进制粒子群算法对避雷器安装位置进行了优化,可最大限度地实现架空线路防雷效果和经济效益的最优化。通过对一条典型架空线路的仿真实验,验证了基于二进制粒子群算法的避雷器优化方法相比基于二进制遗传算法和二进制差分进化方法具有更佳的优化效果。
【学位单位】:温州大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2019
【中图分类】:TM863;TP18
【部分图文】:
测量数据输入Fig.3-1Measurementdatainput
图 3-1 测量数据输入Fig.3-1 Measurement data input入如图 3-2 所示界面,设置土壤类型为水平分结果如图 3-3 所示。
本文编号:2813980
【学位单位】:温州大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2019
【中图分类】:TM863;TP18
【部分图文】:
测量数据输入Fig.3-1Measurementdatainput
图 3-1 测量数据输入Fig.3-1 Measurement data input入如图 3-2 所示界面,设置土壤类型为水平分结果如图 3-3 所示。
【参考文献】
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本文编号:2813980
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