用改进粒子群神经网络混合算法优化特高压油气套管均压球结构

被引：11

作者：

张施令 ^{[1
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彭宗仁 ^{[1
]}

胡伟 ^{[1
,2
]}

刘鹏 ^{[1
]}

王浩然 ^{[1
]}

机构：

[1] 西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室

[2] 中国电力科学研究院

来源：

高电压技术 | 2012年 / 38卷 / 09期

关键词：

特高压(UHV); 油气套管; 均压球; 改进粒子群神经网络混合(PSO-BP)算法; 有限元法(FEM); 结构优化;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM216.5 [];

学科分类号：

摘要：

在我国特高压(ultra-high voltage,UHV)油气套管样机的试制过程中,套管尾部电场分布和均压球结构的优化是一项重要的研究内容。为此,详细介绍了改进粒子群神经网络混合算法(PSO-BP算法)的基本原理和流程,运用连续显式函数验证了该算法的寻优能力和准确度;并运用该算法对套管尾部均压球结构进行了优化。研究表明:PSO-BP算法能较准确地搜寻到显式函数的极值点,具有较强的挑出局部最优解的能力;需用套管3维全模型才能较准确地计算得出套管尾部的电场分布;PSO-BP算法能有效搜寻到均压球结构参数的最佳配置;优化后均压球表面的最大电场强度较优化前降低了约64.9%,且PSO-BP算法较传统PSO算法可节省约75.2%的计算时间。该研究结果已成功运用于特高压油气套管样机的试制并完成了全部型式试验。

引用

页码：2195 / 2204

页数：10

共 16 条

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