基于遗传算法的干式空心电抗器优化设计
干式空心电抗器全包封防护处理效果的分析研究
• 44•引言：干式空心电抗器由于其特殊的结构，难以通过常规的检测手段获得气道内的情况。
为了评估干式空心电抗器全包封防护技术的处理效果，借助工业内窥镜，对处理前后电抗器气道内表面进行图像检测。
结果表面处理后的电抗器气道内表面洁净光滑，玻璃纤维析出现象大大减少，PRTV 覆盖率接近100%，干式空心电抗器全包封防护技术的处理效果良好。
前言：电抗器作为变电站内重要的无工补偿设备，主要功能是向电力系统提供无功功率以提高功率因数，最终实现减少电能损耗和压降，改善电能质量，维护电网运行稳定的目的(郑涛,赵彦杰.超/特高压可控并联电抗器关键技术综述,电力系统自动化,2014;顾生杰,田铭兴.基于串联电容补偿的超/特高压输电线路可控并联电抗器补偿度分析.高电压技术,2014)。
随着干式空心电抗器投运年限的增加，包封受潮、局部放电过热、温度分布不均衡、绝缘损坏等问题逐渐涌现(聂喜玲,黎大健,赵坚.干式空心电抗器损坏原因分析及对策,广西电力,2013;王耀龙.干式空心并联电抗器多起损坏原因分析,电气技术,2012)，为预防干式空心电抗器包封受潮或绝缘老化的问题，目前常规处理手段是在干式空心电抗器表面喷涂一层涂料(李华辉.PRTV 涂料在干式空心电抗器故障预防中的应用,自动化应用,2015)。
涂层的覆盖率直接影响着涂层发挥保护作用的效果，干式空心电抗器的气道狭长，如果采用普通气枪喷涂的方法，涂层难以完全覆盖电抗器所有表面。
下面将介绍一种创新的干式空心电抗器全包封防护处理技术，并通过工业内窥镜对处理前后电抗器内表面进行检测，分析研究该处理技术的防护效果。
1.国内干式空心电抗器应用现状我国电网建设的初期，主要装设高压并联电抗器，随着技术的发展，35kV 和66kV 的低压电抗器大量应用于电网系统中，并且大部分是干式空心电抗器(葛计彬,郝文光,孟季权.干式空心电抗器改进措施分析,电工电气,2015.)；应用初期，这些干式电抗器主要从国外进口,投运一段时间后，小故障频发。
基于免疫遗传算法的智能化电磁电器全局优化设计(陈丽安)
! 免疫遗传算法在智能化交流接触器优化 设计中的应用
!"# 免疫遗传算法程序框图 本文将智能交流接触器的动态过程计算与免疫 遗传算法的优化设计相结合， 编制了用免疫遗传算 法动态优化设计智能交流接触器的应用程序， 其程 序框图如图 $ 所示。
（)）
式中，" ’ ，# ，$ 是结构参数， 分别为铁芯厚度、 线 圈匝数及线圈线径； 分别为 "，% ( ， !% 是控制参数， 合闸相角、 励磁电源关断时刻及励磁电源关断时间。 在图 % 中， 选相合闸后经过 % ( 时间， 单片机自动关 断励磁电源， 之后再经过 !% 时间恢复励磁电源工 作。这样可保证可靠吸合的同时， 大大减小铁芯的 撞击能量。 " # $ # $ 目标函数 选用最能体现智能交流接触器综合经济技术要 求的以下三个指标作为优化设计的多目标函数
中图分类号：,J"K；,J$#! 文献标识码：% 文章编号："##$;$#LA （!##$） #";##"L;#C
! 前言
对智能化电磁电器进行优化设计， 优化变量由 结构参数和动态控制参数组成， 优化结果应在保证 电磁电器可靠吸合与释放的前提下， 力求节材、 节 能、 减少铁芯碰撞能量， 以达到降低成本， 提高电器 的机械与电寿命的目的。由此可见， 在智能化电磁 电器优化设计中， 目标函数和约束函数均是高度非 线性的， 并且它是一种多目标优化问题。到目前为 止， 进化算法被认为是解决多目标优化问题的最好 方法。文 ［"］ 利用遗传算法具有全局并行搜索的特 点， 对智能化电磁电器进行优化设计， 取得了较满意 的结果。但是， 遗传算法仍存在下述明显缺点： !初 始群体是随机产生的， 当解群分布不均匀时易陷入 局部最优； 个体浓度过 "当群体进化到一定代数时， 高， 无法很好地保持个体多样性， 易陷入未成熟收 敛。为克服遗传算法上述缺点， 人们不断地提出改 进的方法。 本文用一种改进的遗传算法—免疫遗传算法对 智能化电磁电器进行优化设计。这种算法将遗传算 法同生物免疫系统中的记忆机制、 浓度机制及多样 性保持策略相结合， 既保留了遗传算法随机全局并 行搜索的特点， 又在很大程度上避免未成熟收敛， 提 高全局搜索能力及效率。实验结果证明了该算法在
采用遗传算法优化配置限流电抗器的研究
采用遗传算法优化配置限流电抗器的研究摘要本文提出一种采用遗传算法优化配置限流电抗器的方法，在满足限制短路电流的前提下，加装电抗器的数量和总阻抗最小，同时保证系统正常运行。
通过在IEEE30节点系统的测试，，验证了该方法的实用性和可靠性。
关键词遗传算法；优化配置；限流电抗器；限制短路电流随着我国经济的高速发展，电网的装机容量、负荷水平和网络规模日益扩大，短路电流的逐渐增加严重影响了输电能力及电网的建设。
因此，将短路电流水平限制在合理的范围内是非常必要的。
常用的解决较高故障电流水平方案包括：提高开关设备和其他设备的额定电流；解环运行并引入更高电压连接（交流或直流）；引入更高阻抗的变压器以及串联电抗器并利用更复杂的策略，如顺序电网跳闸。
但上述方案可能产生降低电力系统的安全性和可靠性、成本较高并增加电力损耗等问题。
本文所述采取在系统中串联限流电抗器的方式限制短路电流，虽然会增加网损，降低系统的稳定性，但是它价格非常便宜，易于调整，且由于不必更换设备，这些缺点所造成的影响可以在经济上得到补偿，且在巴西互联电网中已有很好的应用。
1 限流电抗器概述加装限流电抗器的本质是通过增加系统线路阻抗，以减小变压器母线某些分支的短路电流。
限流电抗器整套设备如图1所示。
3 优化配置限流电抗器遗传算法流程3.1 生成种群假设短路电流超标母线个数为m，与短路母线相连切线路上没有变压器的线路个数为n。
将这些与母线响铃的线路上所加装的电抗器的电抗值设定为基因，再根据系统情况，设定一个最大串联限流电抗标幺值Xmax每个个体的大小为0到Xmax之间的任意数。
每一种串联限流电抗器配置方案为一个个体，每个个体中除了包含这n个电抗值的基因，然后在第n+1位标记这个个体的成本值，这样，每个个体就含有n+1个基因。
最后设定种群中的个体数N。
3.2 设定每个个体的适应度函数按照式（2）设定每个个体的适应度函数。
3.3 交叉遗传和变异遗传在串联限流电抗器的配置操作中，交叉遗传主要是通过换位来达到操作的效果。
自适应遗传算法在电力变压器优化设计中的应用
自适应遗传算法在电力变压器优化设计中的应用近年来，随着电力系统的不断发展和变革，电力变压器作为电力传输和配送系统中不可或缺的设备，其优化设计越来越受到人们的关注。
而自适应遗传算法作为一种新型的优化算法，已经在电力变压器的优化设计中得到了广泛的应用。
本文将从多个角度对自适应遗传算法在电力变压器优化设计中的应用进行深入探讨。
一、自适应遗传算法简介自适应遗传算法是一种基于生物遗传学原理的优化算法，其主要思想是通过模拟自然选择、交叉和变异的过程来搜索最优解。
与传统的遗传算法相比，自适应遗传算法引入了自适应机制，能够根据目标函数的性质和问题的特点动态调整算法参数，提高了收敛速度和全局搜索能力。
二、电力变压器优化设计中存在的问题在电力系统中，变压器是承担电能传输和分配的重要设备，其设计优化直接影响着电力系统的安全稳定运行和能效提升。
然而，传统的电力变压器设计存在一些问题，如设计周期长、成本高、效率低等，这些问题需要通过优化设计来解决。
三、自适应遗传算法在电力变压器优化设计中的应用1. 参数优化在电力变压器的设计中，参数优化是一个复杂而又重要的问题。
传统的参数优化方法需要大量的试验和计算，成本高、效率低。
而自适应遗传算法能够有效地应用于电力变压器的参数优化，通过对设计参数进行自适应搜索，能够得到更优的设计方案。
2. 多目标优化在电力变压器的设计中，往往存在多个相互矛盾的目标，如减小损耗、提高效率、降低成本等。
传统的优化方法往往只能处理单目标优化问题，而自适应遗传算法能够有效地处理多目标优化问题，通过对多个目标的同时优化，得到一组最优解的非劣解集。
3. 约束优化在电力变压器的设计中，往往存在一些约束条件，如绕组尺寸限制、电磁匹配要求等。
传统的优化方法往往难以处理约束优化问题，而自适应遗传算法能够通过合适的编码方式和适应度函数，有效地处理约束优化问题。
四、自适应遗传算法在电力变压器优化设计中的优势1. 全局搜索能力自适应遗传算法具有较强的全局搜索能力，能够在较短的时间内找到较优的解，避免陷入局部最优解。
基于遗传算法的无功规划优化_张粒子
第20卷第6期2000年6月中 国 电 机 工 程 学 报Proceedings of the CSEEVol.20No.6J un.2000文章编号:025828013(2000)0620005204基于遗传算法的无功规划优化张粒子,舒 隽,林宪枢,徐英辉(华北电力大学,北京102206)REACTIVE POWER PLANNING BASED ON GENETIC AL G ORITH MZHAN G Li2zi,SHU J un,L IN Xian2shu,XU Y ing2hui(North China Electric Power University,Beijing102206,China)ABSTRACT:In this paper,a modified G enetic Algorithm(G A) is applied to optimization of reactive power planning of power system.This algorithm improves the method of coding,size of population and operators;uses expert knowledge to aid search2 ing feasible solution;and presents self2adaptive adjusting of penalty factor.The proposed algorithm is applied to the IEEE 302bus system and a practical system.The numerical results show the advantages of this approach over conventiona G A.KE Y WOR DS:power system;optimization of reactive power planning;power flow;genetic algorithm摘要:提出了一种应用于电力系统无功规划优化问题的改进遗传算法。
基于遗传算法的无功优化配置
基于遗传算法的无功优化配置季敏剑;周武【摘要】Through research based on genetic algorithm and fast power flow algorithm, the installation mode of reactive power compensation equipment on power grid is decided. Based on the grid structure analysis, op-timization calculation on configuration of reactive power compensation equipment is conducted in accordance with operating parameters of power network and historical load data to determine the installation location of reactive power compensation device, installed capacity and packet mode. Taking grid structure in Luqiao dis-trict of Taizhou as an example, optimal allocation scheme of reactive power is calculated and determined, by which favorable effect of local reactive power balancing, voltage qualification rate improvement and grid loss reduction is achieved. In the meantime, rationality of planning and decision-making for allocation of reactive power compensation is verified.%通过基于基因遗传算法和快速潮流算法的研究，确定电网中无功补偿设备安装方式。
干式空心电抗器原理及工艺
干式电抗器设计原理及其材料高压电器产品设计包含这多方面的学科的内容，仅就变压器（电抗器）而言，就包含《电路分析》、电磁学、高电压绝缘、电工材料等门内容。
具体到每个产品，我们在设计时还应同时考虑到工艺、材料、成本等问题，它们之间相互依存、相互作用，产品设计时不能只单独来考虑其中一个或两个。
由于水平有限，本次讲座不能具体到产品设计的每个细节，只能就设计过程中必须的一些基本原理和关键工艺和材料给大家做一个简要的介绍。
不需要大家都记住，只要大家知道这些概念，以后在设计或生产服务是能知道他们，并有目的的去寻找有关资料就可以了。
一、基本电磁原理概述电抗器是由于它的电感而被电力系统应用的高压电器。
它属于特种变压器范畴，其区别于一般变压器的方面在于它通常只有一个励磁线圈，在有励磁电流通过时能产生一定电抗。
但是，其在电磁分析原理方面还是同变压器基本一致。
变压器在学科中包含在《电机学》这门课程里，这门课主要分成两部分内容，其一是在静态情况下的能量转换和传递——变压器。
其二是在动态情况下的能量转换——电动机和发电机。
变压器中只有感生电动势，没有动生电动势。
而电动机和发电机中则既有感生电动势又有动生电动势。
场是物质构成的一种基本形态，在自然界中有着各种各样的场，其中与变压器和电抗器有关的场有：1、电场——电气绝缘2、磁场——磁路3、温度场??——损耗和温升4、音场——噪音这些场的存在对各种电器产品的性能和质量产生极大的影响，所以，我们在产品设计时往往是围绕它们在进行的。
只有了解这些场的基本性质才能在电器结构设计中将各种材料合理地组合起来。
一）电场1.1 静电场：通常把不随时间变化的电场称为静电场。
对高压电器产品而言，无论在工频还是在冲击电压时，其各处的电磁场变化均可认为仅比例于外加电压而变化，其电场分布是相似的，完全可以作为静电场来处理。
1.2 电位与电场强度电位是指静电场中在电荷作用下各点所具有的位能，它由库伦定律决定。
基于遗传算法的电力系统无功优化
基于遗传算法的电力系统无功优化目录中文摘要 (1)英文摘要 (2)1 绪论 (3)1.1 问题的提出及研究意义 (3)1.2 国内外研究现状 (3)1.3 本文的主要工作 (4)2 电力系统无功优化模型 (6)2.1无功优化的模型 (6)2.2无功优化的目标函数 (6)2.3无功优化的约束条件 (7)3 遗传算法的原理及其解题过程 (9)3.1 生物进化与遗传算法 (9)3.2 遗传算法的特点及其优化原理 (9)3.3 遗传算法的解题过程 (11)4 算例分析 (14)4.1 参数设置 (14)4.2 结果分析 (16)5 总结展望 (19)参考文献 (20)附录 (21)摘要:随着现代工业的发展，电能质量越来越重要。
无功优化是通过对可调变压器分接头、发电机端电压和无功补偿设备的综合调节,使系统满足电网安全约束,在稳定电压的同时可以降低系统的网络损耗。
由于可投切并联电容器组的无功出力和可调变压器的分接头位置是非连续变化的，因此电力系统无功优化问题是一个复杂的非线性混合整数规划问题、其控制变量既有连续变量又有离散变量，优化过程十分复杂。
针对无功优化问题，人们提出了众多的求解方法,目前常用的、比较成熟的方法主要有非线性规划法、线性规划法、混合整数规划法、人工智能法等。
线性规划法、非线性规划法均为单路径搜索方法，有可能会得到局部最优解。
为克服这一弊端，可以采用遗传算法,它从多个初始点出发进行搜索，同一次迭代中各个点的信息互相交换，遗传算法允许所求解的问题是非线性不连续的,并能从整个可行域空间寻找最优解。
同时由于其搜索最优解的过程是具有指导性进行的,从而避免了维数灾难问题。
基于以上优点本文采用了遗传算法对电力系统进行无功优化，在matlab上编写程序对算例进行优化,优化结果表明算法的可行性。
关键字：电力系统;无功优化;非线性规划;遗传算法Abstract：Wiｔh the deｖｅlｏpｍｅnt ofｍoｄeｒn industrｙ，pｏｗeｒqualｉty ｉs ｂeｃomｉngｍｏre and ｍore importanｔ. Ｒeａctiｖe ｐoweｒoptｉmiｚation is ｂased on the adjustａbｌｅtransｆorｍeｒtap, gｅneratoｒtermｉnａl ｖoltage and reactiｖepoｗｅｒcomｐeｎｓation equiｐmｅnｔcomprehｅｎsive regulationwhiｃh can meet thｅｇrid security cｏnsｔraｉnｔs,and caｎｒｅduce the systｅm nｅtwork loｓs whiｌe sｔａbｉlizing the vｏltａge. Ｂｅcａuse ｏf ｔhe reactｉve poｗｅr ｏutｐｕt of tｈe ｓhｕntｃapacitor bank ａnｄｔhe ｐosition ｏf the taｐof ｔheadjusｔable tranｓｆormer is discontｉnuous tｈe reactiｖｅpowｅｒｏptｉmizａｔion pｒoblｅm oｆｐower system iｓa complexnonlinear miｘeｄinteｇer programｍing proｂｌｅm. Itｓｃonｔroｌｖariaｂｌes include conｔinuouｓａnd ｄｉｓｃrete,aｎdtｈe oｐtimizaｔｉon prｏcesｓis vｅｒyｃomplｉcaｔｅd. Fortｈe ｐｒoblｅm of reacｔｉve powｅr optｉmiｚａｔｉoｎ, many meｔhods have bｅｅn pｕｔforｗarｄ.The coｍmonly useｄmethodｓareｎｏnｌinｅaｒprogrａmｍｉng method,ｌineaｒproｇrａｍmiｎg ｍeｔhod, mixed iｎtegeｒprogramminｇmethｏd, aｒtifiｃiaｌｉｎtellｉgence mｅtｈoｄ, etc. Ｔhe ｌinｅar prｏｇｒammiｎｇmethod aｎｄtｈe ｎonlｉｎear pｒogｒammiｎgｍｅthodａｒｅａll siｎｇle pathｓｅarcｈmethods, andｉt wｉllobtain ｔhｅｌoｃal ｏpｔiｍａ. In ordｅr tｏoｖercomeｔhe diｓａｄvantａges of them wｅcan use thｅｇenｅtic ａｌgoｒithm. Ｉt starts frｏｍmany initiａl poinｔs ｔo search．Theinforｍation can exchangeｗith each othｅrｉｎiterａtｉｏｎ. Thｅgeneｔiｃａlgoｒｉｔhmａllｏws ｔhe sｏｌuｔｉon oｆtｈe prｏblem to be nｏnliｎeaｒaｎｄdｉsconｔｉｎuous，and ｃan find the oｐtimａl solutｉoｎｆrom the whｏle ｆeasiｂledomainｓpaｃe.At tｈe saｍｅtimｅ，becａuse the ｐrｏcｅssof searcｈｉnｇｔhe optiｍal soｌuｔion ｉsｉnstructiｖｅ, theｃursｅof dimensionalｉtｙis avｏｉｄｅd. Bａsed on the abovｅadvaｎtages, this papｅr adopts the geｎetｉc ａｌｇoritｈm tooptimize ｔhｅreactive poｗｅr oｆｔhe poｗeｒsystem．Theprogram iｓwriｔten ｏｎthe MＡＴＬAＢｔo opｔimiｚｅthe exａｍple, ａnd tｈｅoｐtimizaｔion results shｏw the ｆeａsiｂｉlity of tｈe ａlgorｉthm.Keｙｗord:ｐｏwｅｒsｙsｔem，ｒｅａctｉve power optｉmization, nonｌiｎｅａr ｐrogramｍｉng, genetiｃalｇoｒithm1 绪论1.1问题的提出及研究意义经济的进一步发展,能源意识的进一步增强,电力系统运行的安全性和经济性要求日趋突出和重要。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基于遗传算法的干式空心电抗器优化设计
发表时间：2018-10-22T13:32:46.193Z 来源：《防护工程》2018年第14期作者：倪璐佳1 官云2 [导读] 干式电抗器主要用于补偿电力系统的无功容量。
它对于降低系统故障和提高运行质量有着重要的作用
倪璐佳1 官云2
1. 国网浙江省电力有限公司检修分公司浙江台州 318000;
2.国网浙江省电力有限公司台州供电公司浙江台州 318000
摘要：干式电抗器主要用于补偿电力系统的无功容量。
它对于降低系统故障和提高运行质量有着重要的作用。
本文基于等电阻电压约束，采用改进的自适应遗传算法对空心电抗器进行优化。
将该空心电抗器的优化设计方案与原设计方案进行比较，电抗器的成本显著减小，产品性能得到提升，降低了生产成本和运行成本。
关键词：干式空心电抗器遗传算法优化设计 1 引言
电抗器是因其电感特性而应用于电力系统中的装置或器件，在电路中起到无功补偿、限流、平波、滤波、阻尼、移相等作用。
研究空心电抗器的电磁参数、温升、损耗等对干式空心电抗器的设计，延长其寿命和保障电力系统的安全运行具有重要的意义，这些参数也是优化设计的基础。
2 遗传算法在空心电抗器设计中的应用
干式空心电抗器的设计要综合考虑电感、电流、电流密度、温升和损耗等方面的要求，确定出空心电抗器的结构参数，包括内径、包封数、各包封中的并联层数、各层的匝数以及导线线径等。
空心电抗器的优化设计是指在满足规定的性能指标下，以重量最轻为目标，运用合适的优化方法，寻求电抗器产品的最优设计方案。
2.1 设计方法
采用等电阻电压法，将每层导线视作一条支路，则空心电抗器由多条支路并联组成。
当空心电抗器的内径、包封数、各包封中的并联层数、各层轴向并联层数、各层径向并联层数和各层导线线径等设计变量确定的情况下，可按照不同的约束条件，求得各层导线得匝数和电流。
假设空心电抗器由n层并联导线构成，可以将每个导线看成是一个线圈，为一条支路。
每层线圈的端电压方程为： (2.1)
由式(3.1)可以看出，若，则任意两层线圈的感应电动势相同，所以等电阻电压可以消除环流的影响。
以各层线圈导线中电阻电压相等作为约束条件的设计方法即等电阻电压法，该方法使得整个电抗器的电阻损耗最低。
2.2改进的自适应遗传算法
遗传算法主要由选择、交叉和变异三个基本算子组成。
交叉概率Pc和选择概率Pm是影响遗传算法性能的关键。
对于交叉概率，Pc 越大，产生新个体的速度越快，但是Pc太大适应度大的个体被破坏的可能性也增大；Pc太小，不易产生新的个体，容易陷入局部最优。
对于变异概率，若Pm太大，则遗传算法成了纯粹的随机算法；若Pm太小，则不容易产生新的个体，从而陷入局部最优。
因此人们提出了一种自适应遗传算法，其自适应交叉算子和变异算子如下：
式中，表示最大适应度函数值；表示平均适应度函数；表示交叉个体中适应度较大的个体的适应度；f表示变异个体的适应度。
由上式可知，当总群适应度比较集中时则增大个体的交叉和变异概率，当种群个体比较分散的则减少个体的交叉和变异概率，可以自适应的调整Pc和Pm的大小。
针对遗传算法早熟的问题，对自适应遗传算法的交叉和变异概率加以改进：群体的直径：；个体到平均值点的距离：。
然后重点考虑这些点在中间区域的分布情况。
心电抗器电气方程组，结合等电阻电压方程组，可以求得满足额定电流和电压的电抗器的各层线圈的匝数。