[发明专利]基于支持向量机和遗传算法的开关柜电场预测与优化方法

说明书

本发明涉及一种基于支持向量机和遗传算法的开关柜电场预测与优化方法，包括：1、选取影响开关柜内部电场分布的主要因素及水平，建立正交试验表，进行开关柜内部电场计算，得到触头盒表面的最大电场强度，构建训练样本；2、采用支持向量机回归模型建立开关柜触头盒表面最大电场强度的预测模型；3、选取影响因素和水平组合进行有限元电场计算，得到触头盒表面的最大电场强度，构建验证样本，对预测模型的惩罚因子和核函数参数进行优化，得到优化后的预测模型；4、利用遗传算法对开关柜结构进行优化设计，触头盒表面最大电场强度最小值对应的影响因素取值即为优化后的结构参数。该方法可以简单、高效、准确地对开关柜电场进行预测和结构优化。

技术领域

本发明属于电力开关柜技术领域，具体涉及一种基于支持向量机和遗传算法的开关柜电场预测与优化方法。

背景技术

高压开关柜作为接受和分配电能的重要电力设备，广泛应用于输、配电网的每一个环节，它的安全运行直接关系到整个电网的安全和电力系统对用户的供电质量，是电力系统中最重要的电气设备之一。随着高压开关柜不断向小型化、紧凑化方向发展，开关柜的空间尺寸及其占地面积大大节省的同时也给开关柜的绝缘和结构设计提出了更严苛的要求。不合理的结构设计和绝缘布置，不仅难以达到预期的绝缘效果，而且可能导致绝缘缺陷进而引发开关柜的运行故障甚至事故。电场分布是影响开关柜内部绝缘性能的最重要因素。因此，开展开关柜内部电场预测与优化对提高开关柜绝缘性能和运行可靠性具有重要意义。

目前，高压开关柜主要借助有限元分析软件进行电场的优化分析，然而，优化过程中采用的参数大多是现有的经验参数，而且优化过程通常是多次改变参数和反复试验，具有较大的盲目性。尤其对于多影响因素下的优化设计，如果因素的主次情况不清楚，不仅优化设计工作量大，而且可能得不到最佳的优化结果。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于支持向量机和遗传算法的开关柜电场预测与优化方法，该方法可以简单、高效、准确地对开关柜电场进行预测和结构优化。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种基于支持向量机和遗传算法的开关柜电场预测与优化方法，包括以下步骤：

步骤1：选取影响开关柜内部电场分布的主要因素及水平，建立开关柜电场计算的正交试验表，利用有限元分析软件对正交试验表中各组合方式下开关柜内部电场进行计算，得到触头盒表面的最大电场强度，并进行归一化处理，作为训练样本；

步骤2：基于训练样本集，采用支持向量机回归模型建立开关柜触头盒表面最大电场强度的预测模型，所述预测模型以各影响因子集X为输入特征量，以触头盒表面最大电场强度E为输出量，建立两者之间的关系：E＝f(X)；

步骤3：对完全试验中除去正交试验外的影响因素和水平组合进行有限元电场计算，得到触头盒表面的最大电场强度，并进行归一化处理，作为验证样本，对预测模型的惩罚因子C和核函数γ参数进行优化，得到优化后的开关柜触头盒表面最大电场强度的预测模型；

步骤4：以触头盒表面最大电场强度为优化控制目标，利用遗传算法对开关柜结构进行优化设计，触头盒表面最大电场强度最小值对应的影响因素取值即为优化后的结构参数。

进一步地，所述步骤1中，所述影响开关柜内部电场分布的主要因素包括相间距、母排截面积和倒角直径。

进一步地，所述步骤1中，所述正交试验表为三因素三水平正交表L₉(3³)。

进一步地，所述步骤1中，所述有限元分析软件为ANSYS软件、COMSOL软件或FLUX软件。

进一步地，所述步骤1中，所述归一化处理是对训练样本数据进行预处理，以加快模型的训练速度和收敛速度，提高预测精度，归一化处理方法为：