应用改进遗传算法的电力变压器优化设计.pdfVIP

　2002 年 9 月 重 庆 大 学 学 报 Sep . 2002 　 第 25 卷第 9 期 Journal of Chongqing University Vol . 25 　No . 9 ( ) 　　文章编号 :1000 - 582X 2002 09 - 0008 - 04 应用改进遗传算法的电力变压器优化设计 1 1 1 2 韩 　力 ,李 　辉 ,杨 顺 昌 ,何 　蓓 ( 1. 重庆大学 电气工程学院 ,重庆 400044 ;2 . 重庆市杨家坪供电局 信息中心 ,重庆 400050) 摘 　要 :为了提高遗传算法在电力变压器优化设计中获得全局最优解的能力 ,对传统遗传算法的编 码方案 、遗传算子以及约束条件 、适应值函数等方面进行改进研究 ,提出了一种改进遗传算法 ,并应用经 典数学函数进行验证 ,结果表明改进遗传算法具有较高的寻优效率 。在此基础上提出了适应于求解多目 标优化的改进遗传算法 ,并将改进遗传算法首次应用于 S9 系列电力变压器的单 目标和双 目标的优化设 ( ) 计中。应用实例表明 ,文中提出的改进遗传算法 IGA 具有更强的全局寻优能力和更高的求解精度 ,对电 力变压器的优化设计效果明显 。 关键词 : 电力变压器 ;优化设计 ;改进遗传算法 中图分类号 :TM4 1 文献标识码 :A 　　电力变压器的优化设计是指在满足规定的电磁性 合电力变压器设计特点 ,对遗传算法从编码方案 、遗传 ( 能指标条件下 ,确定某一 如材料成本 、10 年变电成本 算子以及约束条件 、适应值函数的处理等方面作了改 ) ( 等 目标 ,运用一定的优化算法 ,寻求出最优的产品设 进研 究 , 形成 了改进 的遗传 算法 Improved Genetic 计方案 。它在数学上可归结为约束非线性的混合离散 Algorithm , 简称 IGA) ,通过典型数学算例仿真并与文 规划问题 ,其 目标函数的解具有多极值的复杂特点 ,并 献[4 ] 的结果进行比较 ,验证了 IGA 的全局寻优能力和 且 目标函数和约束函数是设计变量的隐含形式 。从文 收敛性能 ;文中还结合多目标优化的变加权系数理论 , 献报道来看 ,对该类优化问题 ,文献[ 1 ] 提出采用循环 提出了适应于求解多 目标优化的改进遗传算法 ,并将 遍数法 ,但是由于该方法受到维数的限制 ,难于解决工 IGA 应用于 S9 - 10 kV 电力变压器的单 目标和双 目标 程实际优化问题 ;在此基础上文献[2 ]提出了离散规划 的优化设计中。应用实例表明 ,得到的最优解满足所 算法 ,然而由于算法本身采用了差分法近似计算 目标 有约束和生产工艺要求 ,而且材料成本 、变电成本或两 函数的梯度 ,带来优化结果精度较低 ;文献[ 3 ] 采用改 者成本都比原实际设计有所降低 ,优化结果已直接用 进复合算法对电力变压器进行优化设计 ,但是最终还 于电力变压器的设计制造中。 涉及到设计变量的圆整问题 ,往往造成设计方案并非