典型文献
基于混沌自适应遗传算法的非晶合金干式变压器优化设计
文献摘要：
针对目前变压器优化设计周期长、效率低与制造成本高等问题,采用了一种改进的遗传算法(IGA,improved genetic algorithm)—混沌自适应遗传算法(CAGA,chaotic adaptive genetic algorithm)对变压器的参数进行优化.该算法结合了混沌遗传算法(CGA,chaos genetic algorithm)与自适应遗传算法(AGA,adaptive genetic algorithm)各自的优点,将混沌序列、自适应遗传算子与精英策略引入传统遗传算法(SGA,simple genetic algorithms)中,有效地解决了SGA中种群多样性不足与易陷入局部最优问题.以SCLBH15-315/10三相非晶合金干式变压器(非晶干变)为优化设计对象,将变压器主材成本作为优化目标函数,分别采用SGA与IGA(CGA、AGA、CAGA)对非晶干变进行优化设计.实例优化数据分析表明,与原始设计方案相比,SGA与IGA能有效降低非晶干变主材成本并改善其损耗性能.在SGA与IGA中,CAGA优化效果最佳,寻优空间大、速度快,且收敛性强;与原始设计方案相比,CAGA能使非晶干变的主材重量下降11.55％,成本节约12.62％.
文献关键词：
混沌;自适应;遗传算法;非晶合金干式变压器;优化设计
中图分类号：
作者姓名：
刘道生;魏博凯;蔡昌万;郭正阳
作者机构：
江西理工大学电气工程与自动化学院,江西赣州 341000
文献出处：
引用格式：
[1]刘道生;魏博凯;蔡昌万;郭正阳-.基于混沌自适应遗传算法的非晶合金干式变压器优化设计)[J].高压电器,2022(10):40-47
A类：
CAGA,SCLBH15
B类：
自适应遗传算法,非晶合金干式变压器,设计周期,制造成本,改进的遗传算法,IGA,improved,genetic,chaotic,adaptive,混沌遗传算法,CGA,chaos,混沌序列,自适应遗传算子,精英策略,SGA,simple,algorithms,种群多样性,局部最优,三相,优化目标,优化效果,收敛性,成本节约
AB值：
0.236519
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