典型文献
基于SPRGA遗传算法的高压直流分压器均压环结构优化设计
文献摘要：
高压直流分压器外绝缘电场分布极不均匀,均压环的位置和尺寸参数是决定均压环表面场强大小的因素,如设计不当会存在最大沿面场强超过电晕起始场强的情况.针对均压环的最佳参数不易求解的问题,传统遗传算法存在局部收敛的现象,采用小种群实数遗传算法(small population real-coded genetic algorithm,SPRGA)和BP(back propagation)神经网络相结合的方法对高压直流分压器均压环进行了优化设计.计算结果表明,通过SPRGA和BP神经网络相结合优化后的均压环结构参数,可以减小均压环表面场强与沿面场强,减少电晕放电的概率,且相比传统遗传算法,其能进一步改善高压直流分压器电位与电场的分布,有利于提高直流分压器均压环设计的可靠性、实用性.
文献关键词：
高压直流分压器;沿面电场;均压环;优化;神经网络;小种群实数遗传算法
中图分类号：
作者姓名：
罗奕;翟少磊;肖勇;王典浪;王恩;魏龄;王保帅
作者机构：
南方电网科学研究院有限责任公司,广东广州510663;云南电网有限责任公司电力科学研究院,云南昆明650217
文献出处：
引用格式：
[1]罗奕;翟少磊;肖勇;王典浪;王恩;魏龄;王保帅-.基于SPRGA遗传算法的高压直流分压器均压环结构优化设计)[J].武汉大学学报（工学版）,2022(12):1256-1262
A类：
SPRGA,小种群实数遗传算法
B类：
高压直流分压器,均压环,结构优化设计,外绝缘,电场分布,极不,尺寸参数,表面场强,最佳参数,局部收敛,small,population,real,coded,genetic,algorithm,back,propagation,电晕放电,沿面电场
AB值：
0.175544
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