神经网络在复合绝缘子伞裙优化设计中的应用

神经网络在复合绝缘子伞裙优化设计中的应用

论文摘要

针对复合绝缘子污闪问题,提出了神经网络近似模型和遗传算法相结合的优化设计方法。以染污绝缘子沿面最大场强作为优化目标,选取大、小伞直径和伞间距作为设计参数,建立染污绝缘子电场优化模型。利用优化拉丁方采样方法和ANSYS Maxwell获取训练样本,利用BP神经网络对样本集进行非线性拟合,建立神经网络近似模型。遗传算法在求解优化模型时,用BP神经网络对染污绝缘子沿面最大场强和爬电系数进行近似计算,最终得到最优解。结果表明:伞裙优化后,绝缘子沿面最大场强为3.69×104V/m,降低了9.78%。优化结果表明神经网络近似模型具有可行性,为绝缘子伞裙优化问题提供了一个新的思路。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 有限元计算
  •   1.1 等效污秽模型
  •   1.2 边界条件和电压的确定
  • 2 伞裙的优化设计
  •   2.1 优化方法
  •   2.2 神经网络近似模型建立
  • 3 遗传算法求解优化模型
  • 4 优化计算及结果分析
  • 5 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 瞿王健,陆金桂

    关键词: 复合绝缘子,遗传算法,神经网络,伞裙优化,污秽闪络

    来源: 绝缘材料 2019年01期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 电力工业,自动化技术

    单位: 南京工业大学机械与动力工程学院

    分类号: TM216;TP183

    DOI: 10.16790/j.cnki.1009-9239.im.2019.01.014

    页码: 73-77

    总页数: 5

    文件大小: 1511K

    下载量: 113

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    神经网络在复合绝缘子伞裙优化设计中的应用
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