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探讨环氧树脂浇注式干式变压器电磁优化设计
浏览:次 发布日期:2020-07-29 08:42:23

 探讨环氧树脂浇注式干式变压器电磁优化设计 

   1 干式变压器

      变压器的应用遍布全球,需要提高我们的预防意识,由于变压器在上个世纪很少受到关注,因此不会对可能发生事故的地点提供保护,从而导致许多安全隐患,特别是对儿童的安全存在很大风险,随着时代的不断发展,全世界用户使用的电力都在增加,导致频繁的安全事故,这需要更多的变压器来解决负载问题。由于电磁设计是决定了变压器的最终销售价格的重要因数之一,因此需要更加优化变压器的电磁设计并简化操作过程。

      2 浇注式干式变压器电磁优化设计

      2.1 遗传算法

      遗传算法(GA)基于达尔文的适者生存理论。GA的基本概念由J.H.Holland(1975)开发,证明了使用GAs来解决复杂问题的实用性。遗传算法已广泛用于各种领域的优化,包括科学,商业和工程。其成功的主要原因是广泛的适用性,易用性和全球视角。GA已被用于浇注式干式变压器建设成本最小化以及建设和运营成本最小化。GA 还用于优化配电浇注式干式变压器冷却系统设计。浇注式干式变压器的参数识别,其中使用GA开发了演化计算模型。遗传算法也被用于配电浇注式干式变压器或环形铁芯浇注式干式变压器的性能优化,进行了采用遗传算法和模拟退火的整流浇注式干式变压器的优化设计,表明了GA 作为整流电力浇注式干式变压器设计优化的有效搜索技术的有效性。通过使用外部精英策略将遗传算法与有限元方法相结合来处理浇注式干式变压器成本最小化问题。提出了配电浇注式干式变压器的混合优化设计,它结合了二维有限元,遗传算法和确定性算法来找到最终解,基于总拥有成本的最优浇注式干式变压器设计。

      2.2 人工神经网络

      人工神经网络领域涉及研究灵感来源于理论和计算大脑中神经细胞生物网络的结构和功能的计算模型。它们通常被设计为解决数学,计算和工程问题的模型。采用人工神经网络(ANN)预测磁浇注式干式变压器铁心特性和铁心损耗,主要集中在降低组装浇注式干式变压器的铁损,同时提出了设计阶段使用NN 的浇注式干式变压器成本估算在。探索了结合神经网络的进化规划,以提高卷绕核心配电浇注式干式变压器的质量。使用每日负荷曲线中可获得的信息,使用NN评估配电浇注式干式变压器中的损耗进行,其中公用事业不需要执行测量来评估所有类型的消费者的负载简档。研究了使用神经网络评估不平衡供应状态下的铁损,同时使用田口方法和铁损最小化来优化单个岩心的生产过程。应用了浇注式干式变压器油使用寿命识别的神经网络模型,其中将已开发的NN模型应用于已知浇注式干式变压器油击穿电压的十种不同的运行浇注式干式变压器上。提出了基于复值开放式递归神经网络的非线性电力浇注式干式变压器建模方法。人工神经网络也已广泛用于检测浇注式干式变压器中的异常情况。开发了在线检测方法,用于区分浇注式干式变压器中的涌流和故障电流,该方法使用小波信号作为训练ANN 的输入。设想了人工神经网络在解释和分类不同类型故障中的应用,它采用单独的神经网络模型对每种类型的故障进行分类。使用神经网络检测内部绕组故障,采用电子鼻和神经网络来诊断具有内部故障的浇注式干式变压器。

      2.3 群体智能

      群体智能是通过集体智慧研究计算系统。集体智慧通过环境中大量同质因子的合作而出现。例子包括鸟群,鱼群或蚂蚁群。范例包括两个主要子领域:1)蚁群优化(ACO)和2)粒子群优化(PSO),其研究受学校教育,植绒或放牧激发的概率算法。群智能算法被认为是自适应策略,通常应用于搜索和优化问题。使用ACO对初级绕组的匝数进行了最佳选择,以最大限度地降低浇注式干式变压器成本,同时优化了电力传输网络中浇注式干式变压器分接开关设置的范围,以提高电压稳定性。ACO也被用于最佳选择浇注式干式变压器尺寸以满足预测负载,采用了浇注式干式变压器生产的最佳公差设计问题,最大限度地提高了用于生产电力浇注式干式变压器芯柱的板材的有效利用率。使用常规GA和PSO方法进行浇注式干式变压器拥有成本计算表明,与其他两种方法相比,PSO 算法略胜一筹。采用群体智能技术训练多层神经网络来区分励磁涌流和故障电流,这表明与传统的反向传播方法相比,用于训练神经网络的粒子群优化技术更加准确。改进的粒子群优化算法应用,用于整流浇注式干式变压器的优化设计,克服了传统PSO 算法中局部最优陷阱的缺陷。另一种基于群体的AI 技术称为细菌觅食优化算法(BFOA),已被广泛接受作为优化和控制的全局优化算法。采用了使用BFOA的浇注式干式变压器的优化设计,使用BFOA 来精确地估计单相铁心型浇注式干式变压器的参数。

      2.4 使用进化算法的多目标优化浇注式干式变压器设计

      当优化问题仅涉及一个目标时,找到最优解的任务称为单目标优化。然而,当优化问题涉及多个目标时,找到一个或多个最优解的任务被称为多目标优化。许多现实世界的搜索和优化问题涉及多个目标。随着每一代处理解决方案的数量,使用进化算法的多目标优化已经普及。这一特性为进化算法在多目标优化问题中的应用提供了巨大的优势。证明了基于截断伽马概率分布函数的差分算法演化方法,采用了无限制种群规模进化多目标优化算法方法和混沌序列,结合了无限制种群规模和浇注式干式变压器设计优化过程的进化多目标优化。讨论了使用遗传算法的高频浇注式干式变压器的多目标设计优化,使用粒子群优化来考虑效率的最大化和成本的最小化。采用了使用多目标进化优化的浇注式干式变压器设计来粗略估计浇注式干式变压器设计规范。提出了使用细菌觅食算法的浇注式干式变压器多目标优化设计,其中尝试同时最大化效率并最小化500kVA浇注式干式变压器的成本。多目标优化浇注式干式变压器设计是一个不断发展的领域和多目标优化算法,如矢量评估遗传算法(VEGA),基于权重的遗传算法(WBGA),多目标遗传算法(MOGA),非支配排序。遗传算法(NSGA)NichedPareto 遗传算法(NPGA)可用于浇注式干式变压器设计优化问题。其他精英保留多目标优化技术,如非支配排序遗传算法(NSGA-II),强度帕累托进化算法(SPEA),距离帕累托遗传算法,(DPGA),热力学遗传算法(TDGA),Pareto-ArchivedEvolution 策略(PAES)也被建议用于解决问题。

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