(1.南通河海大學(xué)海洋與近海工程研究院，江蘇南通，226000；2.河海大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院，江蘇常州，213022)

采用多目標(biāo)遺傳算法優(yōu)化復(fù)合絕緣子傘裙半徑

苗紅霞1,2

(1.南通河海大學(xué)海洋與近海工程研究院，江蘇南通，226000；2.河海大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院，江蘇常州，213022)

本文提出了一種基于多目標(biāo)遺傳算法的復(fù)合絕緣子傘裙半徑對電場分布的優(yōu)化方法。首先，在軟件中，對復(fù)合絕緣子電場強(qiáng)度進(jìn)行數(shù)值計(jì)算；其次，實(shí)現(xiàn)軟件與軟件相聯(lián)；最后，在軟件中，采用多目標(biāo)優(yōu)化遺傳算法對三個(gè)傘裙半徑進(jìn)行優(yōu)化。本文以場強(qiáng)極差Range_E最小和場強(qiáng)梯度最大值Max_GradE最小作為兩個(gè)優(yōu)化目標(biāo)，采用多目標(biāo)遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化的方法，可以統(tǒng)籌兼顧各方面因素，縮短了程序執(zhí)行時(shí)間，增強(qiáng)了優(yōu)化效果。

復(fù)合絕緣子；多目標(biāo)遺傳算法；優(yōu)化；傘裙半徑；電場強(qiáng)度

0 前言

輸電線路復(fù)合絕緣子是電力系統(tǒng)中廣為使用的線路支撐裝置，在我國的電力系統(tǒng)中得到了廣泛的應(yīng)用。但復(fù)合絕緣子電場分布嚴(yán)重不均勻是其在超特高壓線路運(yùn)用上所面臨的一個(gè)緊迫問題。強(qiáng)電場造成絕緣子串和金具表面產(chǎn)生電暈放電的機(jī)會增大，將會對電力安全運(yùn)行造成嚴(yán)重威脅，因此改善復(fù)合絕緣子電場分布是超/特高壓工程外絕緣設(shè)備研制及其安全運(yùn)行的關(guān)鍵技術(shù)。

目前有不少學(xué)者在研究優(yōu)化復(fù)合絕緣子電場分布的方法，但通過改變傘裙半徑從而優(yōu)化復(fù)合絕緣子電場分布的文獻(xiàn)卻很少。本文擬采用改變大、中、小三個(gè)傘裙半徑，從而實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)優(yōu)化電場分布，此方法還屬首創(chuàng)。絕緣子的電場分析中，場強(qiáng)極差Range_E 和最大場強(qiáng)梯度Max_GradE是完全不同的的兩個(gè)目標(biāo)函數(shù)，其最小值不在同一處取得，單一目標(biāo)的優(yōu)化難以滿足更加均勻的電場要求，因此本文采用多目標(biāo)遺傳算法作為優(yōu)化方法，以場強(qiáng)極差Range_E最小和場強(qiáng)梯度最大值Max_GradE最小作為兩個(gè)優(yōu)化目標(biāo)，以大、中、小傘裙半徑作為優(yōu)化變量，求取更加均勻的電場分布。

1 復(fù)合絕緣子傘裙半徑對電場分布的多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)

基于多目標(biāo)遺傳算法的復(fù)合絕緣子傘裙半徑對電場分布的優(yōu)化方法，包括以下步驟：在軟件中，對復(fù)合絕緣子電場強(qiáng)度進(jìn)行數(shù)值計(jì)算；實(shí)現(xiàn)軟件與軟件相聯(lián)；在軟件中，采用多目標(biāo)優(yōu)化遺傳算法對傘裙半徑進(jìn)行優(yōu)化；得出優(yōu)化的復(fù)合絕緣子電場分布。

1.1 在軟件中，對復(fù)合絕緣子電場強(qiáng)度進(jìn)行數(shù)值計(jì)算

1) 將整個(gè)計(jì)算區(qū)域離散化；

2）區(qū)域節(jié)點(diǎn)和單元按次序編號；

3）對每個(gè)有限元依次進(jìn)行局部處理，求得這個(gè)有限元的局部激勵(lì)矩陣和局部系數(shù)矩陣；

4）將每個(gè)單元的局部系數(shù)矩陣和局部激勵(lì)矩陣相加到總系數(shù)矩陣和方程組的右端項(xiàng)中；

5）考慮強(qiáng)加邊界條件，修正總系數(shù)矩陣和方程組的右端項(xiàng)；

6）解方程組，得出各節(jié)點(diǎn)的場強(qiáng)數(shù)值解。

圖1 多目標(biāo)遺傳算法GADST模塊優(yōu)化傘裙半徑流程圖

圖2 使用GADST進(jìn)行多目標(biāo)遺傳算法迭代得到的最優(yōu)參數(shù)對應(yīng)的場強(qiáng)分布

表1 多目標(biāo)優(yōu)化程序設(shè)置值

1.2 實(shí)現(xiàn)軟件與軟件相聯(lián)

1.3 在軟件中，實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)遺傳算法對傘裙半徑進(jìn)行優(yōu)化

該優(yōu)化具體采用GADST模塊實(shí)現(xiàn)，具體采用六步實(shí)現(xiàn)，如圖1所示。

step1：確定多個(gè)優(yōu)化目標(biāo)。具體為確定場強(qiáng)極差Range_E最小和場強(qiáng)梯度最大值Max_GradE最小為兩個(gè)優(yōu)化目標(biāo)。

Step2：確定傘裙半徑優(yōu)化問題的約束類型；

Step3：產(chǎn)生初始種群；

Step4：使種群進(jìn)化一代；

“種群進(jìn)化”具體包括九步進(jìn)行：使用錦標(biāo)賽方式選擇；交叉、變異；創(chuàng)建子種群；合并父子種群；計(jì)算序值；非支配排序；計(jì)算擁擠距離；修剪種群；計(jì)算平均距離。

Step5：判斷是否結(jié)束迭代，迭代結(jié)束條件為達(dá)到之前設(shè)定的最大迭代次數(shù)或者實(shí)驗(yàn)誤差小于之前設(shè)定的最小誤差值，如果不結(jié)束迭代，則返回Step3。

Step6：輸出傘裙半徑帕累托最優(yōu)解，得出優(yōu)化的復(fù)合絕緣子電場分布。

2 復(fù)合絕緣子傘裙半徑對電場分布的多目標(biāo)優(yōu)化實(shí)現(xiàn)

多目標(biāo)優(yōu)化使用matlab軟件中的多目標(biāo)遺傳算法模塊GADST實(shí)現(xiàn)，優(yōu)化程序設(shè)置值如表1所示。

以大、中、小傘裙半徑0.1025，0.0825，0.0625作為初始參數(shù)。對Range_E和Max_GradE兩個(gè)目標(biāo)，用多目標(biāo)遺傳算法參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，結(jié)果得到的最優(yōu)解分別為：0.0955，0.0933，0.0585。最優(yōu)參數(shù)對應(yīng)的場強(qiáng)分布如圖2所示。最優(yōu)參數(shù)得到的強(qiáng)極差值Range_E為、場強(qiáng)梯度最大值Max_GradE為。與初始值相比，多目標(biāo)遺傳算法使場強(qiáng)極差值Range_E優(yōu)化了7.1%，使場強(qiáng)梯度最大值Max_GradE優(yōu)化了14.0%。

3 結(jié)論

本文在matlab軟件中使用多目標(biāo)遺傳算法對電場強(qiáng)度進(jìn)行優(yōu)化，減少了代碼量，節(jié)約了計(jì)算時(shí)間，而且增強(qiáng)了其適應(yīng)性。此方法不僅可用于傘裙半徑，還可以運(yùn)用到不同電壓等級復(fù)合絕緣子其它結(jié)構(gòu)參數(shù)最優(yōu)方案的求取過程中。

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Optimization of Composite Insulators umbrella skirt radius based on multi-objective genetic algorithm

Miao Hongxia1,2
(1.Nantong Ocean and Coastal Engineering Research Institute,jiangsu,Nantong 226000; 2.College of Internet of Things Engineering,Hohai University，Changzhou,jiangsu,213022)

An optimization method to composite insulators electric field distribution was proposed based on multi-objective genetic algorithm in this paper.The distribution optimization was studied by changing umbrella skirt radius.Firstly,the numerical calculation of composite insulators electric field intensity was done in Maxwell software.secondly,software was successfully associated with software by calling COM component in VBS(VBScript).Finally,the three umbrella skirt radiuses were optimized based on multiobjective genetic algorithm.Two optimization objectives were defined in this paper.Both field intensity range(Range_E)and field intensity gradient maximum (Max Grad E)tend to minimum.It was easy to take overall consideration with every factor by using multi-objective genetic algorithm, and the program execution time was shortened as well,so that the optimization effect was enhanced.

Composite insulators;multi-objective genetic algorithm；optimization.；umbrella skirt radius; electric field intensity

南通河海大學(xué)海洋與近海工程研究院“科技研發(fā)與產(chǎn)業(yè)化引導(dǎo)專項(xiàng)” (2013400203)

苗紅霞（1968- ），副教授，博士，研究方向：輸配電裝備監(jiān)測和優(yōu)化新技術(shù)。