人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電器優(yōu)化設(shè)計(jì)中的研究.pdf

1、隨著高壓輸電線路電壓等級(jí)的逐漸提高,電器設(shè)備體積逐漸縮小、結(jié)構(gòu)越來(lái)越復(fù)雜,對(duì)電器的絕緣性能提出了更高的要求,所以運(yùn)用現(xiàn)代電器設(shè)計(jì)的優(yōu)化理論進(jìn)行電器優(yōu)化設(shè)計(jì)已經(jīng)是大勢(shì)所趨.由于電器優(yōu)化設(shè)計(jì)所涉及的變量較多,其數(shù)學(xué)模型的優(yōu)化求解已經(jīng)超出了傳統(tǒng)優(yōu)化方法所能解決的范圍,因此采用現(xiàn)代優(yōu)化方法進(jìn)行電器結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)受到了國(guó)內(nèi)外的普遍關(guān)注,也成為學(xué)術(shù)界的一個(gè)重要研究領(lǐng)域.該文將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法加以改進(jìn)并引入電器優(yōu)化設(shè)計(jì),利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的非線形

2、逼近能力和較高效率的優(yōu)勢(shì),與電器優(yōu)化技術(shù)相結(jié)合,共同實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確、高效的電器結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì).傳統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的尋優(yōu)機(jī)制無(wú)法適用于具有較多設(shè)計(jì)變量的電器優(yōu)化設(shè)計(jì)中,為此,該文提出了以電場(chǎng)逆問(wèn)題求解為核心的新型動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其優(yōu)化采取分級(jí)動(dòng)態(tài)求解的思想,即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練精度與最優(yōu)解的求解過(guò)程是動(dòng)態(tài)、并行進(jìn)行的.在尋優(yōu)過(guò)程中,由優(yōu)化程序判定優(yōu)化方向,有目的的采集樣本,逐步縮小樣本所在的空間,進(jìn)而逐漸提高計(jì)算精度,既可避免一次大量的樣本采集和訓(xùn)練工作

3、,又可提高訓(xùn)練樣本的利用效率,相對(duì)整體而言,減小了樣本的數(shù)量,提高了電器優(yōu)化設(shè)計(jì)的效率.有限元網(wǎng)格自動(dòng)生成技術(shù)在提供樣本過(guò)程中具有重要的作用.該文采用波前推進(jìn)法作為有限元網(wǎng)格單元和節(jié)點(diǎn)的生成算法,實(shí)現(xiàn)了動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樣本的自動(dòng)采集和樣本的高質(zhì)量.最后,運(yùn)用該文提出的動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)復(fù)雜的非線形函數(shù)進(jìn)行逼近和尋優(yōu),研究了逼近性能與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的關(guān)系、網(wǎng)絡(luò)的收斂速度、隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)的取值范圍等一系列問(wèn)題;在此基礎(chǔ)上,該文對(duì)220kV SF6斷路器的