【摘要】：為降低變電站工頻電場曝露水平,避免工作人員長期曝露其中可能造成的健康威脅,通過優(yōu)化電站設(shè)備布局來降低一次設(shè)備周圍近地面空間電場強度。建立220 k V戶外配電設(shè)備3維幾何模型,采用軟件仿真計算出220 k V戶外配電區(qū)電場分布,并將電場強度高于限值的設(shè)備區(qū)作為待優(yōu)化區(qū)域。提出適用于變電站電場優(yōu)化問題的粒子群優(yōu)化算法的適應(yīng)度函數(shù)和限制條件。以降低設(shè)備區(qū)外部電場分布作為優(yōu)化目標(biāo),對其進(jìn)行整體優(yōu)化計算,在此基礎(chǔ)上,以降低設(shè)備區(qū)內(nèi)部高場強分布作為優(yōu)化目標(biāo)對相關(guān)設(shè)備位置進(jìn)行微調(diào)。最后將計算所得最優(yōu)電場分布與原電場分布進(jìn)行對比,整體優(yōu)化后的適應(yīng)度函數(shù)值減小了83.4%,局部優(yōu)化后適應(yīng)度函數(shù)值再次減小了29.1%。優(yōu)化結(jié)果表明,利用粒子群算法對設(shè)備排布重新優(yōu)化,可以在不增加建設(shè)成本的前提下降低目前變電站工頻電場曝露水平。
[Abstract]:In order to reduce the exposure level of power frequency electric field in substation and avoid the possible health threat caused by long-term exposure of the workers, the electric field intensity near the ground around the primary equipment is reduced by optimizing the layout of the power plant equipment. The 3D geometric model of 220kV outdoor distribution equipment is established. The distribution of electric field in 220kV outdoor distribution area is calculated by software simulation, and the area where the electric field intensity is higher than the limit value is regarded as the optimal area. The fitness function and limiting conditions of particle swarm optimization (PSO) algorithm for substation electric field optimization are presented. In order to reduce the external electric field distribution of the equipment area as the optimization objective, the overall optimization calculation is carried out. On this basis, the location of the related equipment is fine-tuned by reducing the high field intensity distribution in the equipment area as the optimization target. Finally, by comparing the calculated optimal electric field distribution with the original electric field distribution, the fitness function value of the whole optimization is reduced by 83.4and the fitness function value after local optimization is reduced again by 29.11um. The optimization results show that the PSO algorithm can reduce the exposure level of power frequency electric field in substation without increasing the construction cost.
【作者單位】： 同濟(jì)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院;寧波耀華電氣科技有限責(zé)任公司;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51577135)~~
【分類號】：TM63

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 張亮;呂林;;利用粒子群算法解決電網(wǎng)優(yōu)化購入電量[J];電力系統(tǒng)保護(hù)與控制;2009年22期

2 趙菲;焦彥軍;;基于粒子群算法的輸電線路參數(shù)辨識[J];陜西電力;2011年09期

3 徐余法;高潔;陳國初;;一種改進(jìn)粒子群算法及其在風(fēng)電場中的應(yīng)用[J];華東理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2012年03期

4 仲曉春;彭春華;陳佳琰;;基于改進(jìn)粒子群算法的機(jī)組經(jīng)濟(jì)運行的博弈[J];華東交通大學(xué)學(xué)報;2008年03期

5 馬立新;屈娜娜;單冠華;王守征;;電力系統(tǒng)無功優(yōu)化的柯西粒子群算法[J];控制工程;2011年05期

6 王道軍;孫俊;須文波;;量子粒子群算法在電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度中的應(yīng)用[J];計算機(jī)工程與設(shè)計;2008年19期

7 黃燕燕;彭春華;;改進(jìn)粒子群算法在電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度中的應(yīng)用[J];電力科學(xué)與工程;2011年04期

8 周宣;;基于隨機(jī)自適應(yīng)粒子群算法的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化[J];計算機(jī)與現(xiàn)代化;2011年12期

9 鄭禹;汪萍;;基于粒子群算法的稀布陣?yán)走_(dá)防雷優(yōu)化設(shè)計分析[J];電腦知識與技術(shù);2013年08期

10 林國漢;章兢;劉朝華;趙葵銀;;改進(jìn)粒子群算法優(yōu)化擴(kuò)展卡爾曼濾波器電機(jī)轉(zhuǎn)速估計[J];計算機(jī)應(yīng)用研究;2013年07期

相關(guān)會議論文 前6條

1 劉文許;林禮清;溫步瀛;;電力市場下基于改進(jìn)粒子群算法的AGC機(jī)組選擇[A];中國高等學(xué)校電力系統(tǒng)及其自動化專業(yè)第二十四屆學(xué)術(shù)年會論文集（中冊）[C];2008年

2 王征;劉大寶;王家林;王永驥;;基于離散粒子群算法的船舶電力系統(tǒng)重構(gòu)研究[A];2011年中國智能自動化學(xué)術(shù)會議論文集（第一分冊）[C];2011年

3 馬飛;陳雪波;李小華;;改進(jìn)的粒子群算法在電力系統(tǒng)AGC中的應(yīng)用[A];第16屆中國過程控制學(xué)術(shù)年會暨第4屆全國故障診斷與安全性學(xué)術(shù)會議論文集[C];2005年

4 劉暢;李渝曾;李海英;;基于遺傳算法與粒子群算法的機(jī)組開停機(jī)規(guī)劃[A];2008中國電力系統(tǒng)保護(hù)與控制學(xué)術(shù)研討會論文集[C];2008年

5 曹蘊;盛四清;姚煜;;基于混沌粒子群算法的配電網(wǎng)規(guī)化[A];中國高等學(xué)校電力系統(tǒng)及其自動化專業(yè)第二十四屆學(xué)術(shù)年會論文集（上冊）[C];2008年

6 于騰凱;李燕青;謝慶;;基于改進(jìn)粒子群算法的配電網(wǎng)分段開關(guān)優(yōu)化研究[A];中國高等學(xué)校電力系統(tǒng)及其自動化專業(yè)第二十四屆學(xué)術(shù)年會論文集（中冊）[C];2008年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前3條

1 李慶偉;粒子群算法及電廠若干問題的研究[D];東南大學(xué);2016年

2 黃平;粒子群算法改進(jìn)及其在電力系統(tǒng)的應(yīng)用[D];華南理工大學(xué);2012年

3 張震;骨干粒子群算法及其在電力變壓器設(shè)計中的應(yīng)用[D];浙江大學(xué);2014年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 陳百霞;考慮風(fēng)電場并網(wǎng)的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化[D];山東大學(xué);2015年

2 付燕杰;獨立型風(fēng)/光/儲發(fā)電系統(tǒng)容量配置的優(yōu)化研究[D];內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué);2015年

3 肖海波;基于改進(jìn)粒子群算法的水—火發(fā)電系統(tǒng)聯(lián)合調(diào)度[D];華北電力大學(xué);2015年

4 楊三根;風(fēng)電與水電聯(lián)合調(diào)度問題研究[D];電子科技大學(xué);2015年

5 趙毅薇;直覺模糊粒子群算法在發(fā)電機(jī)組啟動策略中的應(yīng)用[D];電子科技大學(xué);2014年

6 周東瑞;基于粒子群算法的配電局域網(wǎng)無功優(yōu)化研究[D];山東大學(xué);2015年

7 朱良;基于云計算和優(yōu)化KMeans的電力不良數(shù)據(jù)辨識[D];華北電力大學(xué);2015年

8 甄真;包頭地區(qū)含風(fēng)電場電力系統(tǒng)的無功優(yōu)化研究[D];華北電力大學(xué);2015年

9 侯碩楠;改進(jìn)的粒子群算法及其在電力系統(tǒng)無功優(yōu)化中的應(yīng)用[D];東北大學(xué);2014年

10 黃知偉;基于云粒子群算法的含DG配電網(wǎng)故障定位[D];湖北工業(yè)大學(xué);2016年

，

本文編號：2263191