陈旭东[1]2001年在《随机类优化算法及其在电机优化设计中的应用研究》文中研究指明本文讨论了电磁场逆问题的求解方法，系统地进行了随机类优化算法的改进研究以及轮毂式永磁电机优化设计的应用研究。 电磁场逆问题在电磁装置优化设计中是倍受关注的研究课题。由于逆问题的解具有多峰值性，传统的确定类优化算法很难实现逆问题的求解。因而具有“上山”性的随机类优化算法成为求解逆问题的主要数学工具。但是随机类优化算法的弱点是收敛速度太慢，故如何改进这类算法以提高其收敛速度，是当前电磁场逆问题优化算法研究的热点。 本文对遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法等几种常用的随机类优化算法进行了改进，以标准数学函数作为检验依据对改进算法作出评价，并将各改进的算法应用于实际电磁场逆问题的求解，总结其应用的实际经验和见解。计算结果表明改进的算法比原算法具有收敛快、求解精度高、运行稳定等特点。然后，在利用有限元法分析求解电机电磁场的基础上，将禁忌搜索算法实用于轮毂式永磁电机的结构优化设计，取得了良好效果。
阚超豪, 王雪帆[2]2007年在《计算电磁学进展及其在现代电机优化设计中的应用》文中研究表明首先总结了近年来计算电磁学取得的重要成果,阐述了现代电机设计中的新型算法及其在电机设计中的应用,以及电机设计优化方向,并对计算电磁学未来的发展对推动电机优化设计的作用作了展望。
崔晓波[3]2015年在《超临界机组典型非线性过程的建模与控制研究》文中研究说明控制系统作为超临界机组的神经中枢,对机组稳定、安全与经济运行起着举足轻重的作用,而实际控制系统存在再热汽温系统自动难投入和协调系统调节负荷速度慢的两个突出问题,本文围绕上述超临界机组两个典型非线性子系统开展了控制导向的建模与控制研究,进行了建模方法、优化算法改进、控制策略设计与控制方法改进等工作,利用所建模型分别对两个系统进行了预测控制设计与仿真试验研究,此外对机炉协调系统还进行了实际工程应用研究,本文的主要成果包括：1.针对阶跃响应连续模型传统辨识方法存在的问题,提出了一种可辨识模型阶次与模型参数的连续时间模型辨识方法。将初始稳态值与模型参数共同纳入辨识参数向量,从而直接将阶跃响应输出作为原始辨识数据,避免了传统算法辨识前的数据增量化处理,消除了测量噪声和非稳定初始条件对增量化处理的影响；引入一阶积分环节实现了辨识模型纯延时参数的分离,实现了连续时间模型全参数直接辨识；通过滤波器避免了含有噪声信号的直接微分运算,减小了测量噪声对模型辨识的影响；结合经典的确定性系数R2与AIC标准确定了模型的阶次。基于该辨识算法建立了叁个负荷点(高、中、低)的再热汽温系统模型。2.针对超临界机组实际再热汽温系统与预测控制算法本身存在的问题,提出了一种基于Laguerre函数的块结构多模型预测控制(MMBLFPC)算法。将预测控制用于再热汽温控制系统的设计,解决了再热汽温系统大惯性与大滞后问题；将预测控制的性能指标修改为集成经济性的性能指标,减少了再热汽温喷水量提高了机组经济性；结合多模型控制结构解决了再热汽温对象非线性的问题；采用块结构方式为预测控制提供更长的计算时间,通过引入Laguerre网络对优化变量进行压缩处理实现了优化变量的降维,提高了求解预测控制器的计算速度；将降阶后的数据驱动模型进行状态空间转换,转换后的模型用于MMBLFPC内部模型,避免了状态观测器的设计与丢番图方程的求解。通过MMBLFPC在叁个工况点下的仿真验证,证明了MMBLFPC再热汽温控制方法具有良好的控制性能同时具有较高的经济性,算法本身计算速度快易于工程应用。3.针对传统灰箱建模优化存在的问题,提出了一种可以处理各种不等式约束的择优竞争型混合搜索优化算法。通过结合受限教学粒子群算法迅速确定可行解集空间区域；通过复合形算法提升了对非平滑问题在选定区域的搜索能力；通过结合搜索步长相对较大的生成集合算法解决了复合形算法计算量较大的问题,同时也解决了复合形算法对带噪声的优化目标函数求解可能失效的问题。基于无噪声测试函数、噪声测试函数和本文的机炉协调模型与其它常用的灰箱模型优化算法进行比较,证明了此优化算法的有效性与优越性。对实际机组协调系统做了叁个负荷段(高、中、低)的输入扰动试验,得到了较为全面的试验数据,结合提出的优化算法对仿真模型的静态参数与动态参数进行优化求解,建立了适用负荷范围更广的非线性机炉协调仿真模型。4.针对基于线性化的传统非线性预测控制方法存在的缺点,提出了一种改进的牛顿型非线性预测控制技术。通过在预测时域内改进原单点线性化不变模型为依赖状态变化的多点线性化模型,提高了预测控制器内部模型的预测精度,将所提算法应用于建立的机炉协调非线性模型,通过仿真比较证明了该控制策略对于非线性对象在长预测时域情况下,控制器性能优于传统单点线性化非线性预测控制。针对多变量预测控制器参数整定难的问题,结合电网考核性能指标与传统控制系统性能指标,利用Goal attainment多目标优化算法对所提出的控制策略进行多目标控制器参数优化,得到了更优的控制器参数。针对所提控制算法计算复杂度更大的问题,结合支持向量机回归进一步提出了一种复杂控制器显性计算转换思想,通过该思想将原改进的牛顿型非线性预测控制方法转化为显性的SVM运算,通过对建立的非线性机炉协调模型进行仿真研究,证明了该算法的有效性。5.提出了一种易于计算机实现的简化多模型切换预测控制算法并对机炉协调系统进行了工程应用。通过选择控制时域为1和单重合点预测思想简化了预测控制的计算；将输出预测的计算分解为自由输出与强迫输出两部分,避免了丢番图方程的求解；通过对传统二次规划算法进行修改,得到了一种可调节计算时间的简化二次规划算法,基于提出的简化算法求解控制率,降低了预测控制求解时间；采用多模型切换控制策略,解决了对象非线性问题。为了解决切换无扰的问题,将模糊隶属函数引入到性能指标中,提出了一种新的模糊软切换方法,特点是在实现切换无扰的同时提高计算效率。将提出的算法在超临界机组仿真机环境下进行大量的仿真验证,证明了此算法的有效性,最后将此控制方法实际应用于火电厂协调控制系统优化,优化前后效果明显,提高了机组的运行稳定性与负荷响应速度。
罗平[4]2006年在《快速全局优化算法及其在高温超导储能磁体中的应用》文中进行了进一步梳理随着高温超导材料技术的进步,以及电力系统发展的新需求,高温超导储能系统(HTS—SMES)已日臻成熟并步入实用化。现阶段这一高新技术成果的研发,其前沿性的关键技术之一聚焦于高温超导磁体的优化设计。 本文对归属随机类优化算法的粒子群算法(PSO)进行了有工程实用价值的改进研究。所构造的改进算法汲取了模拟退火算法的“上山性”,并融合了交叉和变异算子,从而为快速全局优化提供了一种性能更趋完善的新方法。在严格论证的基础上,本文首次成功应用该快速全局优化新算法解决了高温超导储能磁体的优化设计问题。 其次,为了解决现有全局优化算法不能同时兼顾设计精度和计算效率的矛盾,本文提出了两种各具特色的表面响应模型(RSM):所提出的基于MQ函数的张量基构造高维径向基函数(RBF)的新方法,有效地提高了所构造RSM模型的精度;所提出的基于移动最小二乘法(MLS)的RSM,计算实例验证了本文的新见解具有灵活、可靠,可根据采样点分布自动调节支撑区间的能力。 本文进一步提出了基于表面响应模型(RSM)与随机类优化算法相结合的一类新的快速全局混合优化算法。实例证明,这类混合算法既能有效地减少优化计算中有限元分析的解算次数,又能保证所搜索到的解为全局最优解。 基于理论分析研究,本文建立了单螺线管型、轴线平行式组合螺线管系统和环状螺线管系统叁类磁体的电磁场、储能和电感参数的计算模型及其数值解,以及力场的数值计算方法。其中,对环状螺线管系统的磁场所建立的高精度的数值计算模型和方法,突出体现了作者的新见解。 本文以已投入运行的35KJ/7KW高温超导储能磁体为样本,进行了系统的对比性研究,确证了本文在高温超导磁体优化设计领域中独立完成的理论分析的方法及其相关的计算公式,并以本文提出的PSOC快速全局优化算法的工程应用,成功地对35KJ/7KW高温超导储能磁体进行了优化设计,并完成了300MJ/100MW高温超导磁体概念设计的探索性研究。 最后,本文还对减小超导磁体端部径向分量B_ρ专题进行了初步的研究,以便最大限度地提高超导磁体运行的工作电流,进而提高装置的储能能力。
付志勇[5]2009年在《改进遗传算法及其在电力变压器优化设计中的应用研究》文中认为电力变压器的电磁参数优化设计是一个多约束、多变量、非线性规划问题。研究其优化设计方法,对改进产品性能及节约能源等方面有着十分重要的意义。遗传算法是一类全局搜索算法,适合于求解变压器优化设计这一类工程优化问题。基本遗传算法的收敛速度和过早收敛等问题影响其在工程优化中的应用,难以得到全局最优解。本文从电力变压器电磁计算方法、改进遗传算法的设计及电力变压器优化设计数学模型的建立等方面,对电力变压器电磁优化设计问题进行了深入研究。本文主要研究内容如下:1、深入研究电力变压器电磁参数计算过程,并进行优化设计的数学建模,建立以有效材料成本、总损耗的单目标优化数学模型和同时考虑这两个方面的双目标优化数学模型。利用评价函数法将多目标优化问题转化为单目标优化问题。2、介绍了基本遗传算法的原理及其数学理论。针对基本遗传算法在电力变压器优化设计时出现的问题,本文通过引入移民算子和基于进化阶段的适应性策略来增加种群的多样性,改善算法的收敛速度和过早收敛,给出了改进遗传算法的流程图。3、将改进遗传算法应用于新S9-315/10型电力变压器的单目标优化和双目标优化中,得出相应的优化结果,并对比基本遗传算法和改进遗传算法的收敛曲线及种群分布。结果表明:改进遗传算法的收敛速度及种群多样性明显优于基本遗传算法,获得比较满意的全局收敛效果;改进遗传算法有助于电力变压器设计的电磁参数优化,得到令人满意的电力变压器优化设计方案。
杨仕友[6]1995年在《多段圆弧极靴水轮发电机极弧优化、参数计算和动态性能研究》文中提出为解决我国多段圆弧极靴大型水轮发电机设计、制造中的关键技术,为设计制造部门提供决策依据,本文对多段圆弧极靴形状优化设计、发电机电磁参数计算和动态性能数字仿真等问题进行了深入、系统的分析和研究。 首先,重点讨论了适合于连续变量及离散变量多极值点目标函数的全局优化算法。率先将模拟退火算法成功地应用于电机电磁场逆问题的求解计算,并对它进行了若干改进。主要表现在:①提出了根据控制参数大小选用不同调节公式的步长向量自适应调整算法;②提出了判断Metropolis过程的动态稳定判据和③提出了模拟退火算法和其它优化算法相结合的混合优化策略。 其次,通过对电机二维稳态磁场、瞬态涡流场和端部准叁维行波电磁场等的计算,给出了发电机稳态和瞬态参数的多种实用计算方法。计算出了电磁设计中常用参数曲线和等效的直、交轴励磁曲线,为工程设计和动态分析中考虑饱和的影响提供了实用的计算方法和软件。 然后,本文建立了大型水轮发电机极弧优化设计中电磁场逆问题的数学模型;解决了计算过程中计算精度和计算时间之间的矛盾以及优化过程中剖分网格变形等问题,开发了“水轮发电机多段圆弧极靴优化设计软件”;在此工作的基础上通过多台实际电机的极弧优化设计,研究了多段圆弧极靴的分布规律和分析了发电机的技术经济指标。 最后,分别从瞬变电磁场和路两方面建立了大型水轮发电机动态过程的数学模型和计算方法。本文研究的特点是综合考虑了电网的影响,重点解决了转速变化及其对参数的影响、铁磁材料饱和非线性因素的处理、通用故障模型和模型接口方法以及电磁场计算方面数值振荡的抑制等问题.在此基础上开发了“大型水轮(汽轮)发电机动态过程数字仿真软件包”,并计算了各种工况引起的发电机的机、电暂态过程,其中有些在国内首次算出。
张孝顺[7]2017年在《电力系统的迁移强化学习优化算法研究》文中提出在电力系统日常运行中,经常会遇到机组组合、无功优化等非线性规划问题。对于此类问题,常用的解决方法有经典数学方法和人工智能算法(artificial intelligence,AI)两大类。然而,由于系统较强的非线性、目标函数以及约束条件的不连续性、变量的离散性、以及存在多个局部最优解等问题,牛顿法、二次规划、内点法等经典优化方法在求解此类问题时往往效果不太理想,容易陷入局部最优。另一方面,人工蜂群算法、蚁群算法、粒子群、遗传算法等传统AI算法对具体数学模型的依赖程度较低,适合处理非线性和离散性优化问题,已被广泛应用于电力系统的各类优化问题。但是,上述AI算法均没有知识迁移的能力,每一次优化任务都是孤立的,在执行新的任务时必须重新初始化,不能较好地利用过去的优化信息,这就导致算法的寻优时间过长,难以满足大规模电力系统的快速优化需求。为此,本文提出了一类全新的迁移强化学习(transfer reinforcement learning,TRL)优化算法,用于大规模电力系统优化问题的快速求解。该算法利用集体智慧对问题环境进行高效的探索和利用,更新其集体共有的知识矩阵,并将历史源任务的最优知识矩阵存储起来,用于提炼新优化任务的最优知识矩阵,从而达到加快寻优速度的作用。对于大规模优化问题而言,首先将整个系统划分成若干个区域子系统,上层利用博弈论及一致性理论实现不同子系统之间的协调,底层利用TRL或一致性理论来快速获得子系统内部的最优解。总的来说,本文将不断逐步形成迁移强化学习的优化算法体系,用于解决电力系统的各类优化问题,如下:1)提出连续单任务迁移强化学习的集中式优化算法,采用联系记忆方式解决多维变量知识矩阵的维数灾难问题,利用蚁群及蜂群的集体智慧加快知识矩阵的更新速度,把前一个优化任务的最优知识矩阵保存下来,用于下一优化新任务的知识指导,可以有效避免盲目的随机搜索,提高寻优速度,最后利用电力系统经典无功优化问题进行性能验证。2)提出多任务线性迁移强化学习的分散式优化算法,利用二进制联系记忆解决连续控制变量的优化问题,并采用模仿学习加速知识初始形成阶段的探索与利用过程,并采用一致性理论实现智能体之间的合作交互协同学习,建立含多个历史任务的源任务库,根据新任务与源任务之间的相关性矩阵,实现高效的最优知识矩阵提炼,最后分别利用集中式以及分散式的自动发电控制(automatic generation control,AGC)功率动态分配优化模型对单智能体及多智能体的多任务线性迁移强化学习算法进行性能测试。3)提出多任务非线性迁移强化学习的分散式优化算法,在不同智能体之间分别引入纳什均衡和Stackelberg博弈协调机制,并采用极限学习机以及深度置信网络替代有限规模的源任务库,降低最优知识矩阵存储量,提高新任务最优知识矩阵的逼近精度,最后利用分散式最优碳能复合流问题以及电力系统供需互动实时调度问题进行仿真性能验证。
姜妍[8]2006年在《基于混沌优化理论的电力控制系统设计与优化研究》文中进行了进一步梳理混沌现象普遍存在，它揭示了非线性科学的共同属性：有序性和无序性的统一，确定性和随机性的统一。近年来，随着对混沌理论研究的不断深入，如何应用混沌理论解决工程实际问题已成为国内外关注的学术热点。本论文在对混沌理论进行初步探讨的基础上，针对五种混沌优化算法做了详细的分析，并将其在电力控制领域一些典型系统中的应用做了比较深入的研究和验证，从而揭示了混沌理论在工程应用中的美好前景。本论文主要开展了以下几个方面的研究工作：1．深入分析和研究了叁种典型混沌系统和两种混沌优化算法，在此基础上，提出了叁种改进型的混沌优化策略，通过数值仿真对上述五种算法的性能作了详细的分析和比较。2．针对单变量控制系统，以水轮机调节系统为例，运用二次载波的混沌优化方法对单神经元自适应PID控制器的参数进行寻优；以汽轮机调节系统为例，提出了基于加速变尺度混合混沌优化算法的模糊免疫PID控制策略。仿真结果表明算法简单实用，性能良好，是解决非线性优化问题的一种有效途径。3．针对复杂的多变量协调控制系统，提出了将基于退火策略的改进变尺度混沌优化算法用于对角递归神经网络PID控制器参数整定的优化策略。结果表明此算法能够有效地改善系统的控制品质。4．在电力系统动态负荷模型的参数辨识中引入混沌随机优化算法，结果表明此方法准确有效。这些工作拓宽了混沌优化的应用领域，同时也显示了混沌优化算法在实际应用中的有效性和实用性。
贾海朋[9]2004年在《结构与柔性机构拓扑优化》文中研究表明结构设计过程通常是在方案比较基础上确定结构布局(拓扑形式)后,详细设计零部件的尺寸和形状。形状和尺寸优化通过设计部件尺寸和边界形状实现在一定结构布局下的性能优化。结构布局决定了力、热等的传输路径以及运动方式,布局对结构性能的影响更重要。拓扑优化通过设计材料在一定区域内的合理布置,在设计结构形状和尺寸的同时设计结构的布局,能够获得比形状和尺寸优化更大的优化效益,因而成为优化研究者和工程师广泛关注的问题。由于拓扑描述以及问题求解等方面的困难,拓扑优化也成为优化研究的挑战性课题。目前的研究主要针对结构刚度、自振频率等性能优化问题,建立了基于微结构的拓扑描述方法(包括均匀化化方法、SIMP方法等)以及边界移动方法(几何方法)(包括泡泡法,拓扑导数方法等)。新发展的水平集方法也属于边界移动方法。应用或建立了数学规划法、遗传算法、进化算法等拓扑优化问题的求解技术。 科学技术的发展要求结构在满足安全性要求的同时还应具有良好的热、电磁等其他物理性能。不同物理性能的拓扑优化(例如最佳散热结构拓扑优化)具有不同的问题提法。因此,针对不同的物理问题,研究其相应的拓扑优化问题的提法成为重要的研究课题。另一方面,问题性质不同,其求解方法各异。发展有效的拓扑优化求解方法也具有重要的理论意义和应用价值。 本文在系统地总结了优化研究的发展历史、拓扑优化的已有理论和方法的基础上,开展了拓扑优化问题的提法和求解方法方面的研究。主要研究了刚性结构设计、散热结构设计以及柔性机构设计等的拓扑优化问题的提法、求解方法及其应用,分析了水平集方法的优缺点,并提出了基于水平集算法的改进方法。主要包括以下内容。 基于柔顺性密度的拓扑优化方法(第3章):常规的拓扑优化是在给定设计区域内通过设计材料的分布获得结构的拓扑形式,而设计区域的尺寸和形状对结构的拓扑有重要影响。本文研究了结构拓扑与设计域尺寸协同设计问题,提出了基于平均柔顺性密度的拓扑优化方法。建立了以最小平均柔顺性密度为目标的同时设计结构拓扑形式描述参数和设计域尺寸的拓扑优化问题的数学提法和求解方法。针对狭长结构这一常规拓扑优化方法难以求解的问题,提出了最优基本结构组装的拓扑优化思想。并采用所建立的方法,同时设计材料分布和设计域的尺寸(长宽比),获得了平均柔顺性密度最小的基本结构的拓扑形式,成功地求解了狭长悬臂梁拓扑优化设计问题。分析了不同荷载组合(弯矩与剪力的相对大小)等参数对基本结构拓扑形式的影响。获得的拓扑形式清晰、简单,因而易于制造。 基于改进的水平集模型的拓扑优化方法研究(第4章):水平集优化方法具
熊素铭[10]2009年在《新型叁相双值电容式异步电动机运行机理及其电磁设计研究》文中指出能源的有效利用是全球共同关注的战略问题。统计表明,在发达国家中,电动机所消耗的电能占工业用电能的比重均超过60%,从而电机系统的节能技术成为学术与工程界共同关注的焦点。在此背景下,本文基于叁相双值电容式异步电动机高效节能的独特优势,及其在工程领域中的应用前景,对其进行了全方位的理论分析、数值计算和试验研究相结合的系统深入的研究。通过对叁相双值电容式异步电动机气隙磁动势特点的深入分析,探讨了该新型异步电动机在高功率因数和低杂散损耗方面的优越性能。并进而基于工程分析,得出了对其关键特性参数——工作电容取值的技术判据。构建了研究电机系统动态运行性能的场—路系统耦合的数值分析方法。聚焦于高复杂度的该新型电机的有限元模型,分别利用直接和间接耦合法进行了瞬态和时谐有限元分析,其初样和中试样机的仿真分析结果由实测研究得到印证。基于叁相电机旋转磁动势的基本理论,导出了该新型电机的等值电路模型及其相关性能方程。由此参照常规异步电动机电磁设计计算方案,本文编制完成了该新型异步电动机的电磁设计程序可供工程设计应用。对该新型异步电动机进行了电磁优化设计的探讨。本文为提高粒子群优化算法全局寻优能力,提出了了一种改进的粒子群优化新算法。以样机起动转矩的优化设计为典型示例,通过调节定子槽形结构尺寸,进而应用本文提出的由改进粒子群优化算法与单纯形法分别和等值电路模型的解析方法与电磁场数值计算方法相结合组成的混合优化策略,高效、高精度地获得了预期的高起动转矩的优化设计成果。本研究课题的试验研究包括：750 W初样的运行性能；5.5 kW样机的调速性能；22 kW和30 kW中试样机的型式试验及其配套应用于抽油机装置中的高效节能研究。从而,不仅以丰富的实测研究成果证实了本文理论分析研究工作,而且展示了该新型异步电动机的工程实用价值及其广泛应用的前景。本文在理论分析、仿真和实测相互印证、对比研究的基础上,证明叁相双值电容式异步电动机是一种既能理想地提高功率因数,又能有效地削弱谐波磁动势,且具有高起动转矩特性的新型异步电动机。这不仅表明该电机具有高效节能的明显效益,而且在无功补偿这一关键技术上,对电网及其相关电器设备等也将带来显着的经济和社会效益。同时,验证了本文所进行的理论分析、算法、电磁设计和优化设计程序等全方位的研究工作,为该新型电机的推广应用,及其产品化奠定了工程分析与设计的基础。
参考文献：
[1]. 随机类优化算法及其在电机优化设计中的应用研究[D]. 陈旭东. 浙江大学. 2001
[2]. 计算电磁学进展及其在现代电机优化设计中的应用[J]. 阚超豪, 王雪帆. 防爆电机. 2007
[3]. 超临界机组典型非线性过程的建模与控制研究[D]. 崔晓波. 东南大学. 2015
[4]. 快速全局优化算法及其在高温超导储能磁体中的应用[D]. 罗平. 浙江大学. 2006
[5]. 改进遗传算法及其在电力变压器优化设计中的应用研究[D]. 付志勇. 内蒙古工业大学. 2009
[6]. 多段圆弧极靴水轮发电机极弧优化、参数计算和动态性能研究[D]. 杨仕友. 沈阳工业大学. 1995
[7]. 电力系统的迁移强化学习优化算法研究[D]. 张孝顺. 华南理工大学. 2017
[8]. 基于混沌优化理论的电力控制系统设计与优化研究[D]. 姜妍. 北京交通大学. 2006
[9]. 结构与柔性机构拓扑优化[D]. 贾海朋. 大连理工大学. 2004
[10]. 新型叁相双值电容式异步电动机运行机理及其电磁设计研究[D]. 熊素铭. 浙江大学. 2009
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