基于SPRGA遗传算法的高压直流分压器均压环结构优化设计

作者：罗奕; 翟少磊; 肖勇; 王典浪; 王恩; 魏龄; 王保帅

来源：武汉大学学报(工学版), 2022, 55(12): 1256-1262.

DOI：10.14188/j.1671-8844.2022-12-009

• 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

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。

• 单位
  云南电网有限责任公司电力科学研究院; 南方电网科学研究院有限责任公司