CN112069733A - 能源管道用高温超导直流电缆电流均流优化方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种能源管道用高温超导直流电缆电流均流优化方法及系统,方法包括:获取高温超导直流电缆各层的初始结构参数,初始结构参数包括:电网交流纹波分量的幅值和频率、绕制螺旋角、绕制方向、接头电阻;对各层的初始结构参数及高温超导直流电缆的物理性质进行电磁分析;根据所述电磁分析和预设工作电压,确定所述高温超导直流电缆各层的电流分布;基于电缆各层的电流分布,利用蚁群算法、预设目标函数及预设约束条件对初始结构参数进行调整,生成优化后结构参数。在优化的结构参数方案中,通过蚁群算法考虑接头电阻对直流电流的分布和电缆本身的电感互感参数对直流中的纹波分布的影响,对高温超导电缆通电导体各层电流均流的最优化。
Description
技术领域
本发明涉及高温超导电缆技术领域,具体涉及一种能源管道用高温超导直流电缆电流均流优化方法及系统。
背景技术
我国资源分布不均,西电东送与西气东输、近海风电与液化天然气(LNG)站等能源工程的加速建设,超导输电技术迅速发展,利用LNG冷却超导电缆,实现电力/LNG一体化输送的可共用能源通道,提高整体效率,降低综合成本,为能源互联网建设提供先进技术方案,针对电力/LNG一体化输送的特殊需求,采用高温超导电缆进行电能的传输。
电网系统中整流器输出的大直流电中含有一定比例的交流纹波成分,高温超导电缆的通电导体是通过多并联螺旋绕制导体分流来实现对大电流的承载,采用优化算法使得超导电缆通电导体的各层电流趋于均匀化将大幅提升超导带材的使用率,具有重要的经济意义。其中并联支路的电流分布受到多种因素的影响,其中包括:超导带材的临界电流,超导带材的n值,同根超导带材中间的焊接接头电阻,并联超导带材间的接头电阻,通电导体的每层自感、层间互感以及绕制螺距。其中对于直流超导电缆来说,对电流分布影响起主要作用的因素是接头电阻和交流纹波在通电导体的作用下的电流分配的影响。当并联超导带材均处于超导态、并联超导带材中一部分接近临界电流时,存在产生的微小电阻将改变并联支路中的电阻比,最终影响到多并联绕制导体中电流分布的问题。
发明内容
因此,本发明提供的一种能源管道用高温超导直流电缆电流均流优化方法及系统,克服了微小电阻将改变并联支路中的电阻比,最终影响到多并联绕制导体中电流分布的缺陷,实现了在设计之初研究超导电缆带材的均匀化设计,考虑接头电阻和交流纹波实际工况下的超导通电导体的各层电流均匀化设计。
为达到上述目的,本发明提供如下技术方案:
第一方面,本发明实施例提供一种能源管道用高温超导直流电缆电流均流优化方法,包括:
获取高温超导直流电缆各层的初始结构参数,所述初始结构参数包括:电网交流纹波分量的幅值和频率、绕制螺旋角、绕制方向、接头电阻;
对各层的初始结构参数及高温超导直流电缆的物理性质进行电磁分析;
根据所述电磁分析和预设工作电压,确定所述高温超导直流电缆各层的电流分布;
基于电缆各层的电流分布,利用蚁群算法、预设目标函数及预设约束条件对初始结构参数进行调整,生成优化后结构参数。
在一实施例中,所述预设目标函数通过以下公式表示:
其中,I′lx(x)、I′ly(x)分别表示第i层电流Ii的实部和虚部。
在一实施例中,所述预设目标函数为高温超导直流电缆运行的直流电网系统中幅值最大的频率次纹波的波次进行优化的目标函数。
在一实施例中,幅值最大的频率次纹波的波次为12次。
在一实施例中,所述基于电缆各层的电流分布,利用蚁群算法、预设目标函数及预设约束条件对初始结构参数进行调整,生成优化后结构参数的步骤,包括:
根据直流电缆各层的电流分布、预设目标函数,计算预设目标函数值;
根据蚁群算法、预设目标函数值确定蚂蚁转移概率;
根据蚂蚁转移概率位置的更新及预设边界处理,生成优化变量组;
判断优化变量组是否满足预设约束条件;
当满足预设约束条件时,判断所述优化变量组的优化变量对应的预设目标函数值是否小于原来的目标函数值;
当小于时,更新蚁群算法的信息素,并记录此时的目标函数值;
当达到预设迭代次数时,输出最终目标函数值以及与此对应的优化变量。
第二方面,本发明实施例提供一种能源管道用高温超导直流电缆电流均流优化系统,包括:
结构参数获取模块,用于获取高温超导直流电缆各层的初始结构参数,所述初始结构参数包括:电网交流纹波分量的幅值和频率、绕制螺旋角、绕制方向、接头电阻;
电磁分析模块,用于对各层的初始结构参数及高温超导直流电缆的物理性质进行电磁分析;
各层电流分布确定模块,用于根据所述电磁分析和预设工作电压,确定所述高温超导直流电缆各层的电流分布;
优化结构参数生成模块,用于基于电缆各层的电流分布,利用蚁群算法、预设目标函数及预设约束条件对初始结构参数进行调整,生成优化后结构参数。
第三方面,本发明实施例提供一种终端,包括:至少一个处理器,以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器,其中,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器执行本发明实施例第一方面所述的能源管道用高温超导直流电缆电流均流优化方法。
第四方面,本发明实施例提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机指令,所述计算机指令用于使所述计算机执行本发明实施例第一方面所述的能源管道用高温超导直流电缆电流均流优化方法。
本发明技术方案,具有如下优点:
本发明提供的能源管道用高温超导直流电缆电流均流优化方法及系统,其中,获取高温超导直流电缆各层的初始结构参数,所述初始结构参数包括:电网交流纹波分量的幅值和频率、绕制螺旋角、绕制方向、接头电阻;对各层的初始结构参数及高温超导直流电缆的物理性质进行电磁分析;根据所述电磁分析和预设工作电压,确定所述高温超导直流电缆各层的电流分布;基于电缆各层的电流分布,利用蚁群算法、预设目标函数及预设约束条件对初始结构参数进行调整,生成优化后结构参数。实现了在设计之初研究超导电缆带材的均匀化设计,考虑接头电阻和交流纹波实际工况下的超导通电导体的各层电流均匀化设计,在优化的结构参数方案中,通过蚁群算法考虑接头电阻对直流电流的分布和电缆本身的电感互感参数对直流中的纹波分布的影响,对高温超导电缆通电导体各层电流均流的最优化。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案,下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施方式,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种能源管道用高温超导直流电缆电流均流优化方法的一个具体示例的流程图;
图2为本发明实施例提供的一种能源管道用高温超导直流电缆电流均流优化方法的高温超导直流电缆集中参数电路模型的示意图;
图3为本发明实施例提供的一种能源管道用高温超导直流电缆电流均流优化方法的四层超导电缆正反绕制及各层电流方向的示意图;
图4为本发明实施例提供的一种高温超导直流电缆电流均流的生成优化后结构参数的一个具体示例的流程图;
图5为本发明实施例提供的能源管道用高温超导直流电缆电流均流优化系统的模块组成图;
图6为本发明实施例提供的一种终端一个具体示例的组成图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中,需要说明的是,术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。此外,术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本发明的描述中,需要说明的是,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,还可以是两个元件内部的连通,可以是无线连接,也可以是有线连接。对于本领域的普通技术人员而言,可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
此外,下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。
实施例1
本发明实施例提供的一种能源管道用高温超导直流电缆电流均流优化方法,如图1所示,包括如下步骤:
步骤S1:获取高温超导直流电缆各层的初始结构参数,所述初始结构参数包括:电网交流纹波分量的幅值和频率、绕制螺旋角、绕制方向、接头电阻。
在本发明实施例中,高温超导电缆是多层结构,其中,超导直流能源管道载流导体的结构从里到外分别为波纹管骨架,冷绝缘层,正极超导载流导体层,极间冷绝缘层,负极超导载流导体层,屏蔽层,紧固层;通电导体外侧为真空杜瓦管、外护套;液氮的流向是从内侧骨架层流入,从杜瓦管及通电导体层之间回流。
在本发明实施例中,初始结构参数包括:电网交流纹波分量的幅值和频率、绕制螺旋角、绕制方向、接头电阻中的至少一项,仅以次举例,不以此为限,在实际应用中根据实际需求选择相应的初始结构参数。
步骤S2:对各层的初始结构参数及高温超导直流电缆的物理性质进行电磁分析。
在本发明实施例中,为了更好地进行仿真分析,如图2所示,依据高温超导电缆是多层结构,得到其对应的高温超导直流电缆集中参数电路模型,In表示每层的电流,Rn表示每层的电阻,n表示层数,第一层为该电缆的支撑管,其余各层为超导导体层。
在本发明实施例中,基于基尔霍夫定律,可以得到矩阵等式:
其中,U代表电缆两端的电压降落,为了得到矩阵I的值,两边乘以电阻R的逆矩阵得:
[I]=[U][R]-1
即可得到电压、电流和电阻矩阵:
由此可以求得高温超导电缆的电磁分析的计算参数。
在本发明实施例中,下式为绕制螺旋角θ与所用超导带长度L的计算关系:
其中,L0和L分别为电缆本体的净长度和所用超导带的单根实际长度。
在本发明实施例中,根据拟选取的超导电缆绕制骨架半径r0以及确定的绕制螺旋角θ,利用下式确定绕制螺距Lp:
利用下式计算沿着电缆各层圆周方向的磁场Biθ和轴向方向的磁场Biz:
其中,βi和βj分别表示第i层和第j层绕制方向,分别取1或-1,βiβj=-1,表示第i层和第j层绕制方向相反,βiβj=1,表示第i层和第j层绕制方向相同,如图3所示,为四层超导电缆本体正反方向、电流方向及绕制螺旋角示意图,第一层与第三层绕制方向相同,第二层与第四层绕制方向相同,相邻层绕制方向相反;rio和rii分别表示绕制的超导电缆本体第i层超导带材的外半径和内半径,rip表示第i层超导带上所需计算磁场的位置与电缆轴线之间的距离,Lpi和θi为第i层的绕制螺距和绕制螺旋角。在本发明实施例中,由于磁场Biθ与电流平行,对临界电流没有影响,同时,超导带材厚度t远远小于绕制半径r,所以各层的螺距Lpi相差不大,考虑到电缆层正反向绕制工艺,分量符号相反,磁场相互抵消,因此,轴向磁场分量Biz与电缆本体圆周方向磁场Biθ相比,可以忽略不计,平行于超导带材表面且与电流垂直方向的磁场Bi//为:
Bi//=Biθcosθi
步骤S3:根据所述电磁分析和预设工作电压,确定所述高温超导直流电缆各层的电流分布。
在本发明实施例中,导体层磁场能量密度ωm(J/m3)为:
由上式可以得出单位长度电缆导体磁场能量Wm为:
化简得:
其中,D是最外层屏蔽层的半径。
设超导导体层的自感为Li,则单位长度电缆导体磁场能量亦可表达为:
由此可得导体层自感为:
在本发明实施例中,冷绝缘高温超导电缆导体层互感的计算公式:
当导体层i和导体层j分别通过电流Ii和Ij时,导体层总的磁场能量Wm(J/m)为:
其中,Wmi为导体层内部的磁场能量;Wmb为导体层间的磁场能量;Wmo为外层导体层到返回路径的磁场能量。
利用安培定则,各部分磁场能量如下:
其中,αi与αj分别表示导体层绕向的系数(用+1或-1表示),如果在支撑管上导体层带材以“S”方向绕制,则系数取+1;如果以“Z”方向绕制,则系数取-1。利用安培定则将各部分磁场能量的表达式代入总的磁场能量式子中,并化简得:
可得导体层的互感为:
式中i,j按导体分层情况而选定。
根据基尔霍夫定律,得到的矩阵等式变为以下矩阵:
步骤S4:基于电缆各层的电流分布,利用蚁群算法、预设目标函数及预设约束条件对初始结构参数进行调整,生成优化后结构参数。
在本发明实施例中,如图4所示,包括如下步骤:
步骤S41:根据直流电缆各层的电流分布、预设目标函数,计算预设目标函数值,即各层的电流值,预设目标函数可以表示为:
步骤S42:根据蚁群算法、预设目标函数值确定蚂蚁转移概率。
步骤S43:根据蚂蚁转移概率位置的更新及预设边界处理,生成优化变量组。即局部搜索或全局搜索及预设边界处理,开始进行优化,即生成优化变量组。
步骤S44:判断优化变量组是否满足预设约束条件。依据电缆的特性即预设的约束条件来判断优化结果是否满足电缆的物理性质。
步骤S45:当满足预设约束条件时,判断所述优化变量组的优化变量对应的预设目标函数值是否小于原来的目标函数值。
步骤S46:当小于时,更新蚁群算法的信息素,并记录此时的目标函数值。
步骤S47:当达到预设迭代次数时,输出最终目标函数值以及与此对应的优化变量。
在本发明实施例中,决定高温超导电缆各层电流分布的主要因素是电感矩阵的分布,而电感矩阵中的各层通电导体的自感和互感的计算可以通过这两个参数与高温超导电缆的结构参数带材绕向、通电导体半径和螺旋角度计算。在设计高温超导电缆的时候,导体的半径是可以确定的,同时为了抵消通电导体层与层之间的磁场,绕向应该是顺时针和逆时针方向交叉绕制,因此本发明实施例最后采用的优化参数为各层通电导体的螺旋角,如果有n个导电层,优化变量也将有n个,可用向量的形式表示如式:
在本发明实施例中,预设目标函数为高温超导直流电缆运行的直流电网系统中幅值最大的频率次纹波的波次进行优化的目标函数,其中,幅值最大的频率次纹波的波次为12次,仅以次举例,不以此为限,在实际应用中根据实际需求选择相应的预设次数。由于当通入直流的时候,电感不产生分配电流的作用,因此本发明实施例的优化对象为在直流上叠加的交流纹波在各层导体上均匀分布为优化目标。该电缆为±100kV/1kA的直流高温超导电缆,但是直流是从发电厂一侧经过整流滤波得到因此一定会有交流纹波叠加在直流上面,首先12次纹波在各次纹波中所占的比重相对较高,而且12次纹波的波次也相对较高,因此对于纹波产生损耗来说,其贡献的力量最多,选择12次纹波进行优化,12次纹波的有效值与直流的比值为1.489%,这一数值在各次纹波中为第二大,同时由于纹波阶次大,因此在纹波损耗中也会占有很大比重,综合纹波次数以及幅值两个方面的考虑因素,最后选取12次纹波,使其在各导电层均流分布,下表为优化前的结构参数:
首先把初始设计方案的电缆结构参数输入到程序里,计算得到目标函数值即各层电流值,然后依此确定蚂蚁的转移概率进行局部搜索或全局搜索开始进行优化。依据电缆的特性即预设约束条件来判断优化结果是否满足电缆的物理性质,最后达到迭代数之后输出优化结果,下表是优化后的电缆结构参数:
本发明实施例中提供的能源管道用高温超导直流电缆电流均流优化方法,其中,获取高温超导直流电缆各层的初始结构参数,所述初始结构参数包括:电网交流纹波分量的幅值和频率、绕制螺旋角、绕制方向、接头电阻;对各层的初始结构参数及高温超导直流电缆的物理性质进行电磁分析;根据所述电磁分析和预设工作电压,确定所述高温超导直流电缆各层的电流分布;基于电缆各层的电流分布,利用蚁群算法、预设目标函数及预设约束条件对初始结构参数进行调整,生成优化后结构参数。实现了在设计之初研究超导电缆带材的均匀化设计,考虑接头电阻和交流纹波实际工况下的超导通电导体的各层电流均匀化设计,在优化的结构参数方案中,通过蚁群算法考虑接头电阻对直流电流的分布和电缆本身的电感互感参数对直流中的纹波分布的影响,对高温超导电缆通电导体各层电流均流的最优化。
实施例2
本发明实施例提供一种能源管道用高温超导直流电缆电流均流优化系统,如图5所示,包括:
结构参数获取模块1,用于获取高温超导直流电缆各层的初始结构参数,所述初始结构参数包括:电网交流纹波分量的幅值和频率、绕制螺旋角、绕制方向、接头电阻;此模块执行实施例1中的步骤S1所描述的方法,在此不再赘述。
电磁分析模块2,用于对各层的初始结构参数及高温超导直流电缆的物理性质进行电磁分析;此模块执行实施例1中的步骤S2所描述的方法,在此不再赘述。
各层电流分布确定模块3,用于根据所述电磁分析和预设工作电压,确定所述高温超导直流电缆各层的电流分布;此模块执行实施例1中的步骤S3所描述的方法,在此不再赘述。
优化结构参数生成模块4,用于基于电缆各层的电流分布,利用蚁群算法、预设目标函数及预设约束条件对初始结构参数进行调整,生成优化后结构参数;此模块执行实施例1中的步骤S4所描述的方法,在此不再赘述。
本发明实施例提供能源管道用高温超导直流电缆电流均流优化系统,其中,获取高温超导直流电缆各层的初始结构参数,所述初始结构参数包括:电网交流纹波分量的幅值和频率、绕制螺旋角、绕制方向、接头电阻;对各层的初始结构参数及高温超导直流电缆的物理性质进行电磁分析;根据所述电磁分析和预设工作电压,确定所述高温超导直流电缆各层的电流分布;基于电缆各层的电流分布,利用蚁群算法、预设目标函数及预设约束条件对初始结构参数进行调整,生成优化后结构参数。实现了在设计之初研究超导电缆带材的均匀化设计,考虑接头电阻和交流纹波实际工况下的超导通电导体的各层电流均匀化设计,在优化的结构参数方案中,通过蚁群算法考虑接头电阻对直流电流的分布和电缆本身的电感互感参数对直流中的纹波分布的影响,对高温超导电缆通电导体各层电流均流的最优化。
实施例3
本发明实施例提供一种终端,如图6所示,包括:至少一个处理器401,例如CPU(Central Processing Unit,中央处理器),至少一个通信接口403,存储器404,至少一个通信总线402。其中,通信总线402用于实现这些组件之间的连接通信。其中,通信接口403可以包括显示屏(Display)、键盘(Keyboard),可选通信接口403还可以包括标准的有线接口、无线接口。存储器404可以是高速RAM存储器(Random Access Memory,易挥发性随机存取存储器),也可以是非易失性存储器(non-volatile memory),例如至少一个磁盘存储器。存储器404可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器401的存储装置。其中处理器401可以执行实施例1中的能源管道用高温超导直流电缆电流均流优化方法。存储器404中存储一组程序代码,且处理器401调用存储器404中存储的程序代码,以用于执行实施例1中的能源管道用高温超导直流电缆电流均流优化方法。其中,通信总线402可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect,简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extendedindustry standard architecture,简称EISA)总线等。通信总线402可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示,图6中仅用一条线表示,但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。其中,存储器404可以包括易失性存储器(英文:volatile memory),例如随机存取存储器(英文:random-access memory,缩写:RAM);存储器也可以包括非易失性存储器(英文:non-volatile memory),例如快闪存储器(英文:flash memory),硬盘(英文:harddisk drive,缩写:HDD)或固降硬盘(英文:solid-state drive,缩写:SSD);存储器404还可以包括上述种类的存储器的组合。其中,处理器401可以是中央处理器(英文:centralprocessing unit,缩写:CPU),网络处理器(英文:network processor,缩写:NP)或者CPU和NP的组合。
其中,存储器404可以包括易失性存储器(英文:volatile memory),例如随机存取存储器(英文:random-access memory,缩写:RAM);存储器也可以包括非易失性存储器(英文:non-volatile memory),例如快闪存储器(英文:flash memory),硬盘(英文:hard diskdrive,缩写:HDD)或固态硬盘(英文:solid-state drive,缩写:SSD);存储器404还可以包括上述种类的存储器的组合。
其中,处理器401可以是中央处理器(英文:central processing unit,缩写:CPU),网络处理器(英文:network processor,缩写:NP)或者CPU和NP的组合。
其中,处理器401还可以进一步包括硬件芯片。上述硬件芯片可以是专用集成电路(英文:application-specific integrated circuit,缩写:ASIC),可编程逻辑器件(英文:programmable logic device,缩写:PLD)或其组合。上述PLD可以是复杂可编程逻辑器件(英文:complex programmable logic device,缩写:CPLD),现场可编程逻辑门阵列(英文:field-programmable gate array,缩写:FPGA),通用阵列逻辑(英文:generic arraylogic,缩写:GAL)或其任意组合。
可选地,存储器404还用于存储程序指令。处理器401可以调用程序指令,实现如本申请执行实施例1中的能源管道用高温超导直流电缆电流均流优化方法。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质上存储有计算机可执行指令,该计算机可执行指令可执行实施例1中的能源管道用高温超导直流电缆电流均流优化方法。其中,所述存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-OnlyMemory,ROM)、随机存储记忆体(Random Access Memory,RAM)、快闪存储器(FlashMemory)、硬盘(Hard Disk Drive,缩写:HDD)或固态硬盘(Solid-State Drive,SSD)等;所述存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
显然,上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例,而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说,在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引申出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。
Claims (8)
1.一种能源管道用高温超导直流电缆电流均流优化方法,其特征在于,包括:
获取高温超导直流电缆各层的初始结构参数,所述初始结构参数包括:电网交流纹波分量的幅值和频率、绕制螺旋角、绕制方向、接头电阻;
对各层的初始结构参数及高温超导直流电缆的物理性质进行电磁分析;
根据所述电磁分析和预设工作电压,确定所述高温超导直流电缆各层的电流分布;
基于电缆各层的电流分布,利用蚁群算法、预设目标函数及预设约束条件对初始结构参数进行调整,生成优化后结构参数。
3.根据权利要求2所述的能源管道用高温超导直流电缆电流均流优化方法,其特征在于,所述预设目标函数为高温超导直流电缆运行的直流电网系统中幅值最大的频率次纹波的波次进行优化的目标函数。
4.根据权利要求3所述的能源管道用高温超导直流电缆电流均流优化方法,其特征在于,幅值最大的频率次纹波的波次为12次。
5.根据权利要求3所述的能源管道用高温超导直流电缆电流均流优化方法,其特征在于,所述基于电缆各层的电流分布,利用蚁群算法、预设目标函数及预设约束条件对初始结构参数进行调整,生成优化后结构参数的步骤,包括:
根据直流电缆各层的电流分布、预设目标函数,计算预设目标函数值;
根据蚁群算法、预设目标函数值确定蚂蚁转移概率;
根据蚂蚁转移概率位置的更新及预设边界处理,生成优化变量组;
判断优化变量组是否满足预设约束条件;
当满足预设约束条件时,判断所述优化变量组的优化变量对应的预设目标函数值是否小于原来的目标函数值;
当小于时,更新蚁群算法的信息素,并记录此时的目标函数值;
当达到预设迭代次数时,输出最终目标函数值以及与此对应的优化变量。
6.一种能源管道用高温超导直流电缆电流均流优化系统,其特征在于,包括:
结构参数获取模块,用于获取高温超导直流电缆各层的初始结构参数,所述初始结构参数包括:电网交流纹波分量的幅值和频率、绕制螺旋角、绕制方向、接头电阻;
电磁分析模块,用于对各层的初始结构参数及高温超导直流电缆的物理性质进行电磁分析;
各层电流分布确定模块,用于根据所述电磁分析和预设工作电压,确定所述高温超导直流电缆各层的电流分布;
优化结构参数生成模块,用于基于电缆各层的电流分布,利用蚁群算法、预设目标函数及预设约束条件对初始结构参数进行调整,生成优化后结构参数。
7.一种终端,其特征在于,包括:至少一个处理器,以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器,其中,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器执行权利要求1-5任一所述的能源管道用高温超导直流电缆电流均流优化方法。
8.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有计算机指令,所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-5任一所述的能源管道用高温超导直流电缆电流均流优化方法。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112733396A (zh) * | 2020-12-24 | 2021-04-30 | 中国科学院电工研究所 | 一种液化天然气温区冷绝缘通电导体设计方法及系统 |
CN113707389A (zh) * | 2021-07-23 | 2021-11-26 | 华北电力大学 | 一种双极同轴高温超导直流电缆均流的设计方法 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002075078A (ja) * | 2000-08-28 | 2002-03-15 | Sumitomo Electric Ind Ltd | 超電導ケーブルと超電導ケーブルの電流分布解析方法 |
CN101246767A (zh) * | 2008-03-26 | 2008-08-20 | 华北电力大学 | 一种高温超导电缆/母线本体的设计方法 |
CN101404193A (zh) * | 2008-11-18 | 2009-04-08 | 华北电力大学 | 一种同轴双向传输直流高温超导电缆本体的设计方法 |
CN102254070A (zh) * | 2011-07-15 | 2011-11-23 | 福州大学 | 基于蚁群算法的电磁阀优化设计方法 |
CN103499768A (zh) * | 2013-07-03 | 2014-01-08 | 甘肃省电力公司兰州供电公司 | 一种电力电缆实时状态监测和运行管理系统及电缆温度测量方法 |
CN103904673A (zh) * | 2013-11-29 | 2014-07-02 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 一种高压直流输电定电流控制器pi参数优化方法 |
CN107611961A (zh) * | 2017-09-30 | 2018-01-19 | 北京交通大学 | 一种用于超导直流电缆的电流均匀分配方法 |
US20180226730A1 (en) * | 2015-08-12 | 2018-08-09 | Karlsruher Institut für Technologie | Connector for superconducting conductors, and use of the connector |
CN109856571A (zh) * | 2019-01-23 | 2019-06-07 | 深圳供电局有限公司 | 一种超导电缆通流导体电磁特性的测试装置 |
-
2020
- 2020-09-03 CN CN202010917239.0A patent/CN112069733B/zh active Active
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002075078A (ja) * | 2000-08-28 | 2002-03-15 | Sumitomo Electric Ind Ltd | 超電導ケーブルと超電導ケーブルの電流分布解析方法 |
CN101246767A (zh) * | 2008-03-26 | 2008-08-20 | 华北电力大学 | 一种高温超导电缆/母线本体的设计方法 |
CN101404193A (zh) * | 2008-11-18 | 2009-04-08 | 华北电力大学 | 一种同轴双向传输直流高温超导电缆本体的设计方法 |
CN102254070A (zh) * | 2011-07-15 | 2011-11-23 | 福州大学 | 基于蚁群算法的电磁阀优化设计方法 |
CN103499768A (zh) * | 2013-07-03 | 2014-01-08 | 甘肃省电力公司兰州供电公司 | 一种电力电缆实时状态监测和运行管理系统及电缆温度测量方法 |
CN103904673A (zh) * | 2013-11-29 | 2014-07-02 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 一种高压直流输电定电流控制器pi参数优化方法 |
US20180226730A1 (en) * | 2015-08-12 | 2018-08-09 | Karlsruher Institut für Technologie | Connector for superconducting conductors, and use of the connector |
CN107611961A (zh) * | 2017-09-30 | 2018-01-19 | 北京交通大学 | 一种用于超导直流电缆的电流均匀分配方法 |
CN109856571A (zh) * | 2019-01-23 | 2019-06-07 | 深圳供电局有限公司 | 一种超导电缆通流导体电磁特性的测试装置 |
Non-Patent Citations (5)
Title |
---|
V. A. ALTOV 等: "Optimization of Three- and Single-Phase AC HTS Cables Design by Numerical Simulation", IEEE TRANSACTIONS ON APPLIED SUPERCONDUCTIVITY, vol. 27, no. 4, 30 June 2017 (2017-06-30) * |
何清;何杰;周世平;金涛;伍科;王利琴;任丽;李晓群;: "高温超导电缆研究进展综述", 低温与超导, no. 05, 24 May 2013 (2013-05-24) * |
张宁;田杰;陈奇;: "磁力机械的蚁群算法优化设计", 宜宾学院学报, vol. 19, no. 12, pages 3 - 4 * |
胡南南;刘少波;张瑞华;宋萌;曹昆南;王达达;任丽;唐跃进;: "高温超导电缆电磁结构的优化设计", 低温与超导, no. 12, 2 January 2014 (2014-01-02) * |
赵臻, 邱捷, 王曙鸿, 宫瑞磊: "高温超导交流电缆电流分布及结构优化的研究", 西安交通大学学报, no. 04, pages 352 - 354 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112733396A (zh) * | 2020-12-24 | 2021-04-30 | 中国科学院电工研究所 | 一种液化天然气温区冷绝缘通电导体设计方法及系统 |
CN112733396B (zh) * | 2020-12-24 | 2024-01-09 | 中国科学院电工研究所 | 一种液化天然气温区冷绝缘通电导体设计方法及系统 |
CN113707389A (zh) * | 2021-07-23 | 2021-11-26 | 华北电力大学 | 一种双极同轴高温超导直流电缆均流的设计方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112069733B (zh) | 2024-04-19 |
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