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1000kV特高压交流输电线路绝缘子电位分布计算及均压环优化设计

2020-12-08阅读(464)

1000kV特高压交流输电线路绝缘子电位分布计算及均压环优化设计

论文摘要

在1000kV特高压交流输电线路中绝缘子起着支撑导线和绝缘的作用,其稳定运行对电力系统的安全稳定具有十分重要的意义。论文围绕1000kV特高压交流输电线路绝缘子上的电位分布计算及均压环优化设计进行了以下工作:首先介绍了电磁场数值计算的常用方法,重点对电磁场的有限元方法进行了叙述,阐明了工频电磁场可以按照准静态场来计算。对1000kV特高压交流输电线路的主要技术特点、各组成部分及其建模尺寸等进行了相关介绍。为论文中的工作做了充分的理论准备。而后论文对1000kV特高压交流输电线路利用ANSOFT MAXWELL按照实际尺寸建立了三维模型,并利用有限元法对各种情况下绝缘子上的电场分布进行了仿真计算,对得到的结果进行了对比分析。结果表明1000kV特高压交流输电线路三相之间绝缘子上的电位分布存在相互影响,且绝缘子上的电位分布很不均匀极易出现电晕放电现象,需要加装均压环才能满足工程的实际要求。然而并不是任意结构参数的均压环都能起到很的均压作用,如果均压环的结构参数及安装位置选择不当,均压环上会产生电晕,反而使得绝缘子的绝缘性能降低,因此论文引入神经网络遗传算法（BP-GA）对均压环的结构参数进行优化设计,利用BP神经网络高度非线性映射能力来直接计算遗传算法的适应度函数值,替代以往在优化中重复采用有限元分析的方法,大大降低了计算花费的时间,提高了算法收敛速度。最后论文对均压环按照优化后的尺寸建立三维模型,并安装到1000kV特高压三相交流输电线路模型的绝缘子上进行仿真计算,验证了均压环结构优化设计的结果。验证结果表明加装均压环后在均压环上的电场低于起晕场强的情况下,绝缘子上的场强分布得到明显改善。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第一章 绪论
  • 1.1 研究背景及意义
  • 1.2 国内外研究现状
  • 1.3 本文主要内容及具体安排
  • 第二章 电位分布的计算原理
  • 2.1 电磁场数值计算方法简介
  • 2.2 工频系统中的电准静态场
  • 2.3 电磁场求解的有限元方法
  • 2.3.1 有限元剖分及分片插值与基函数
  • 2.3.2 变分问题的离散化与有限元方程
  • 2.3.3 有限元方程的求解与强制边界条件的处理
  • 2.3.4 三维有限元法
  • 2.4 有限元法计算步骤及仿真软件ANSOFT MAXWELL 的介绍
  • 2.5 小结
  • 第三章 1000kV 输电线路绝缘子电位分布数值计算研究
  • 3.1 1000kV 特高压交流输电线路概述
  • 3.1.1 1000kV 特高压输电线路的主要技术特点
  • 3.1.2 单回1000kV 特高压交流输电线路组件相关介绍
  • 3.2 1000KV 特高压输电线路建模尺寸参数
  • 3.2.1 铁塔尺寸参数
  • 3.2.2 绝缘子尺寸参数
  • 3.2.3 导线和挂板尺寸参数
  • 3.3 1000KV 特高压输电线路ANSOFT 3D 建模
  • 3.3.1 铁塔
  • 3.3.2 导线和挂板
  • 3.3.3 绝缘子和金具
  • 3.3.4 特高压输电线路各部件的组装
  • 3.3.5 有界子区域边界的选取
  • 3.4 1000KV 特高压输电线路绝缘子电位分布仿真计算的求解过程
  • 3.4.1 材料管理
  • 3.4.2 边界条件管理
  • 3.4.3 执行参数和求解设置
  • 3.4.4 查看求解结果
  • 3.5 1000KV 特高压输电线路绝缘子电场分布解后处理及分析
  • 3.5.1 I 型绝缘子串电场分布计算结果
  • 3.5.2 单相铁塔（包含导线金具）I 型绝缘子串电场分布计算结果
  • 3.5.3 三相铁塔I 型绝缘子串电场分布计算结果
  • 3.5.4 计算结果对比分析
  • 3.6 小结
  • 第四章 工程中常用的约束优化方法
  • 4.1 完全枚举法
  • 4.2 罚函数法外点法
  • 4.3 障碍函数法内点法
  • 4.4 遗传算法
  • 4.4.1 遗传算法的基本原理
  • 4.4.2 遗传算法的步骤
  • 4.4.3 遗传算法的优点
  • 4.4.4 遗传算法的不足之处
  • 4.5 神经网络算法
  • 4.5.1 神经网络基本概念及基本原理
  • 4.5.2 神经网络的互连模式
  • 4.5.3 神经网络的特性
  • 4.5.4 BP 神经网络原理
  • 4.5.5 BP 网络的学习训练过程
  • 4.5.6 BP 算法的不足之处
  • 4.5.7 BP 网络的改进方法LM（Levenberg—Marquardt）法
  • 4.6 小结
  • 第五章 均压环优化设计
  • 5.1 均压环结构优化设计中算法的选择
  • 5.2 神经网络遗传算法
  • 5.2.1 神经网络遗传算法原理
  • 5.2.2 算法模型
  • 5.3 神经网络遗传算法在均压环结构优化中的应用
  • 5.3.1 神经网络建模
  • 5.3.2 遗传算法寻优
  • 5.4 神经网络遗传算法的 MATLAB 实现
  • 5.4.1 MATLAB 及 BP-GA 算法流程
  • 5.4.2 BP-GA 算法主要程序及均压环结构优化运行结果
  • 5.5 均压环结构优化结果的仿真验证
  • 5.5.1 对优化设计的均压环建模
  • 5.5.2 装环仿真计算及均压环结构优化结果分析
  • 5.6 小结
  • 结束语
  • 致谢
  • 参考文献
  • 作者在读期间的研究成果

    • 相关论文文献

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