典型文献
超高压电抗器电感计算灰箱模型与优化
文献摘要：
现有的超高压电抗器电感解析和经验计算公式误差大于工程要求的1％,电感计算误差大时会导致电抗器的优化结果较差.该文基于电磁原理建立修正电感计算经验公式,将误差降低至约1％,并建立先验电磁原理的可辨识电感计算灰箱模型.基于数值模拟得到电感样本数据集,通过引入自适应变异因子和最优个体,建立改进差分进化算法并对灰箱模型进行参数识别,得到0.1％误差的高精度电感计算模型.使用带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对超高压电抗器进行优化设计,将电抗器的导线质量和损耗分别减少了21.4％、18.6％.实验证明了经参数辨识得到的电感计算灰箱模型的正确性和优化方法的有效性.该文建立的电抗器电感参数辨识方法为高精度电感计算提供了一条新的理论和实践思路.
文献关键词：
超高压电抗器;灰箱模型;差分进化算法;参数辨识;少样本
中图分类号：
作者姓名：
金亮;祝登锋;杨庆新;张俊杰;巩德鑫
作者机构：
省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室(河北工业大学) 天津 300400;河北省电磁场与电器可靠性重点实验室(河北工业大学) 天津 300400;保定天威保变电气股份有限公司 保定 071056
文献出处：
引用格式：
[1]金亮;祝登锋;杨庆新;张俊杰;巩德鑫-.超高压电抗器电感计算灰箱模型与优化)[J].电工技术学报,2022(23):6093-6103
A类：
超高压电抗器
B类：
电感计算,灰箱模型,计算误差,致电,正电,经验公式,先验,验电,可辨,样本数据集,自适应变异,变异因子,改进差分进化算法,参数识别,带精英策略的快速非支配排序遗传算法,NSGA,导线,线质量,识得,电感参数,参数辨识方法,实践思路,少样本
AB值：
0.195971
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