CN117113909B - 一种以振动抑制为导向的变压器优化设计方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种以振动抑制为导向的变压器优化设计方法及系统，该方法包括如下步骤：确定变压器的待优化参数，基于变压器的电磁关系式建立变压器电磁‑振动联合模型；根据变压器电磁‑振动联合模型，构造以振动抑制为导向的优化函数和电磁约束条件，建立变压器振动抑制优化设计模型；采用粒子群算法对变压器振动抑制优化设计模型进行求解，得到变压器最优的待优化参数。本发明的设计方法和系统可以优化变压器参数，从源头上降低变压器振动噪声，有效的提高了变压器的静音性能，有利于电力系统的安全静音稳定运行；同时利用粒子群算法对优化设计模型进行求解，可以得到高效和可靠的变压器优化设计参数。
Description
技术领域
本发明涉及到变压器设计技术领域，具体涉及到一种以振动抑制为导向的变压器优化设计方法及系统。
背景技术
变压器作为电力系统的关键装备之一，其安全稳定运行直接影响着电力系统的安全可靠性。当前随着我国用电负荷的较快增长且逐步集中，要求变压器深入负荷中心，以减小供电半径，这样就使得越来越多的电力变压器出现在住宅区、商务区及公共服务区，然而变压器有着普遍较高的噪声，对变电站周边环境造成了较为严重的噪声干扰，因此对变压器的减噪势在必行。
变压器在电力系统运行时会产生较大的振动噪音，因此，降低变压器振动噪声是电力系统的安静运行的重要保障。传统的变压器振动抑制研究主要集中于振动机理和降噪技术，其降噪技术主要包括有源降噪、隔声和吸声技术，但是对于变压器直接的减振设计方法研究较少。
发明内容
鉴于现有技术的上述不足，本发明提供一种以振动抑制为导向的变压器优化设计方法及系统，有效解决现有技术中变压器在电力系统运行时会产生较大的振动噪音的问题。
第一方面，本发明提供一种以振动抑制为导向的变压器优化设计方法，所述方法包括如下步骤：
确定变压器的待优化参数，基于变压器的电磁关系式建立变压器电磁-振动联合模型；
根据所述变压器电磁-振动联合模型，构造以振动抑制为导向的优化函数和电磁约束条件，建立变压器振动抑制优化设计模型；
采用粒子群算法对所述变压器振动抑制优化设计模型进行求解，得到变压器最优的待优化参数。
作为优选的，所述变压器的待优化参数包括变压器的匝数N，变压器的芯柱直径D，变压器的绕组轴向高度H和变压器的最大磁通密度B m ；
所述变压器电磁-振动联合模型包括变压器质量公式、变压器电磁约束公式和变压器振动动能公式。
作为优选的，所述变压器质量公式为：
；
上式中，G T 为变压器质量，G e 为变压器线圈质量，G Fe 为变压器铁芯质量，C 1 为变压器线圈质量系数，C 2为变压器芯柱质量系数，C 3为变压器边柱之间质量系数，C 4为变压器四角质量系数。
作为优选的，所述变压器电磁约束公式包括变压器电压与变压器结构之间的约束关系和阻抗电压与变压器结构之间的约束关系，其中：
所述变压器电压与变压器结构之间的约束关系为：
；
上式中，C 5为变压器结构电压系数，U N 为变压器线圈额定电压，f为频率，K D 为铁芯柱有效截面积与由芯柱直径D决定的圆面积之比；
所述阻抗电压与变压器结构之间的约束关系为：
；
上式中，C 6为变压器结构阻抗电压系数，u x 变压器短路阻抗电压，μ 0 为铁芯磁导率，I a 为绕组线电流，k d 为线圈间空道系数，a p 为变压器线圈系数，ρ 1为纵向洛氏系数，K q 为附加漏电抗系数。
作为优选的，所述变压器振动动能公式为：
；
上式中，E k 为变压器铁芯动能有效值，G T 为变压器质量，v为迟滞伸缩速度。
作为优选的，所述建立变压器振动抑制优化设计模型具体包括：
根据所述变压器振动动能公式，以变压器振动动能最小为优化目标，得到所述变压器振动抑制优化设计模型的目标函数为：
；
根据所述变压器质量公式和变压器电磁约束公式，得到所述变压器振动抑制优化设计模型的约束条件为：
；
上式中，G T 为变压器质量，C 1 为变压器线圈质量系数，C 2为变压器芯柱质量系数，C 3为变压器边柱之间质量系数，C 4为变压器四角质量系数，C 5为变压器结构电压系数，C 6为变压器结构阻抗电压系数，G T max 为变压器的最大质量。
作为优选的，采用粒子群算法对所述变压器振动抑制优化设计模型进行求解具体包括以下步骤：
步骤31、设置粒子种群P随机分布的粒子规模I，个体极值的学习因子c 1 ，全局极值的学习因子c 2 和最大迭代次数T，将变压器振动抑制优化设计模型的约束条件设为适应度函数，将位置设为X=[N,D,H,B m ]；
步骤32、随机初始化种群P中I个粒子的位置和速度，分别计算所有粒子的适应度值，确定每个粒子个体极值和种群P的全局极值；
步骤33、求解粒子速度与位置的更新值，判断是否满足约束条件，若不满足的粒子就将其值设置为约束条件附近，再次计算所有粒子的适应度值，确定新一代的粒子个体极值和新一代的种群P的全局极值；
步骤34、将步骤32与步骤33中计算得到的粒子适应度值进行比较，保留大的适应度值，完成粒子个体极值和种群P的全局极值的更新；
步骤35、判断此时粒子群算法是否满足终止条件，如果迭代次数超过最大迭代次数T或者找到适应度函数的最优解则算法流程结束，输出变压器的优化设计参数，否则继续执行步骤33。
第二方面，本发明还提供一种以振动抑制为导向的变压器优化设计系统，所述系统包括：
电磁-振动联合模型构建模块，用于确定变压器的待优化参数，基于变压器的电磁关系式建立变压器电磁-振动联合模型；
振动抑制优化设计模型构建模块，用于根据所述变压器电磁-振动联合模型，构造以振动抑制为导向的优化函数和电磁约束条件，建立变压器振动抑制优化设计模型；
优化参数求解模块，用于采用粒子群算法对所述变压器振动抑制优化设计模型进行求解，得到变压器最优的待优化参数。
第三方面，本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如本发明第一方面所述的以振动抑制为导向的变压器优化设计方法的步骤。
第四方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如本发明第一方面所述的以振动抑制为导向的变压器优化设计方法的步骤。
本发明提供的一种以振动抑制为导向的变压器优化设计方法及系统，通过建立变压器电磁-振动联合模型，基于该模型建立变压器以振动动能抑制为导向的变压器优化设计模型，使用粒子群算法对变压器优化设计模型进行求解，实现了在满足变压器基本设计参数下的变压器的振动抑制设计，得到以振动动能抑制为导向的变压器优化设计参数。通过该设计方法可以优化变压器参数，从源头上降低变压器振动噪声，有效的提高了变压器的静音性能，有利于电力系统的安全静音稳定运行；同时利用粒子群算法对优化设计模型进行求解，可以得到高效和可靠的变压器优化设计参数。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，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变压器优化设计方法流程图；
图2为本发明实施例提供的粒子群算法流程图；
图3为本发明实施例中变压器优化设计迭代次数与振动动能曲线示意图；
图4为本发明实施例提供的变压器优化设计系统结构图；
图5为本发明实施例中一种电子设备结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明的技术方案作进一步清楚、完整地描述。需要说明的是，所描述的实施例仅仅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。
本申请实施例中的术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。本申请的描述中，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列部件或单元的系统、产品或设备没有限定于已列出的部件或单元，而是可选地还包括没有列出的部件或单元，或可选地还包括对于这些产品或设备固有的其它部件或单元。本申请的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
变压器在电力系统运行时会产生较大的振动噪音，因此，降低变压器振动噪声是电力系统的安静运行的重要保障。传统的变压器振动抑制研究主要集中于振动机理和降噪技术，其降噪技术主要包括有源降噪、隔声和吸声技术，但是对于变压器直接的减振设计方法研究较少。
鉴于现有技术的上述不足，本发明实施例提供一种以振动抑制为导向的变压器优化设计方法及系统，有效解决现有技术中变压器在电力系统运行时会产生较大的振动噪音的问题。图1为本发明实施例提供的变压器优化设计方法流程图，该方法包括以下步骤：
步骤S1、确定变压器的待优化参数，基于变压器的电磁关系式建立变压器电磁-振动联合模型；
在本发明实施例中，待优化参数包括变压器的匝数N，变压器的芯柱直径D，变压器的绕组轴向高度H和变压器的最大磁通密度B m ，根据变压器的基本原理可以得到如下关系式：
(1)
上式中，S N 为变压器总容量，m为相数，E为电动势，I a 为绕组线电流，f为频率，N变压器的匝数，Φ m 为最大磁通，D为变压器的芯柱直径，K D 为铁芯柱有效截面积与由芯柱直径D决定的圆面积之比，B m 为最大磁通密度，F为线负荷；H为绕组轴向高度。
进一步利用变压器基本原理进行推导，建立变压器电磁-振动联合模型，其主要包括变压器质量公式、变压器电磁约束公式和变压器振动动能公式，其中：
变压器质量公式推导如下：
首先计算变压器线圈质量：
(2)
(3)
上式中，G e 为变压器线圈质量，ρ 1为变压器线圈材料密度，k d 为线圈间空道系数，J为电流密度，C 1为变压器线圈系数。
然后计算变压器铁芯质量，铁芯体积包含芯柱、两边柱中心距离之间的部分以及铁轭四角的实际部分的体积，因此变压器铁芯质量总体表达式为：
(4)
(5)
(6)
(7)
(8)
上述各式中，G Fe 为变压器铁芯质量，K Fe 为叠压系数；h 0为线圈端部至铁轭距离，ρ 2为变压器铁芯材料密度，S为铁轭有效截面积，a z 为相邻两芯柱之间的中心距，C 2为变压器芯柱质量系数，C 3为变压器边柱之间质量系数，C 4为变压器四角质量系数。
最后结合公式（2）-（8）可得到变压器质量公式为：
(9)
上式中，G T 为变压器质量。
变压器电磁约束公式推导如下：
由变压器线圈额定电压U N ，可以得到变压器电压与变压器结构之间的约束关系为：
(10)
(11)
上式中，C 5为变压器结构电压系数。
同时变压器短路阻抗电压u x 也是变压器的额定参数，可以得到阻抗电压与变压器结构之间的约束关系为：
(12)
(13)
上式中，u x 变压器短路阻抗电压，μ 0 为铁芯磁导率，a p 为变压器线圈系数，ρ 1为纵向洛氏系数，K q 为附加漏电抗系数，C 6为变压器结构阻抗电压系数。
根据上述变压器质量公式和变压器电磁约束公式即可建立变压器的电磁设计模型。
变压器振动动能公式的推导如下：
设磁感应强度B(t)=B m sinωt，其中t为时间，ω为角频率，则有
(14)
即：
(15)
上式中，H(t)为磁场强度，M(t)为磁化强度，χ m 为煤质的磁化率，μ为材料的磁导率。
磁致伸缩的表达式为：
(16)
上式中，γ 11和γ 21为材料的磁致伸缩系数。
将公式（15）待入公式（16）可得：
(17)
假设：
(18)
则有：
(19)
其中：
(20)
则有：
(21)
对磁致伸缩位移求导，可以得到迟滞伸缩速度：
(22)
则迟滞伸缩速度的有效值为：
(23)
根据动能定义式，结合公式（9）和公式（23）可以得到变压器铁芯动能有效值，即变压器振动动能公式为：
(24)
根据上述变压器振动动能公式建立变压器的振动设计模型，结合变压器的电磁设计模型即可建立变压器电磁-振动联合模型。
步骤S2、根据所述变压器电磁-振动联合模型，构造以振动抑制为导向的优化函数和电磁约束条件，建立变压器振动抑制优化设计模型；
利用建立的变压器电磁-振动联合模型，以振动抑制为导向，其它电磁约束为约束条件，建立变压器振动抑制优化设计模型，具体包括：
首先根据公式（24），以动能最小为优化目标，得到变压器振动抑制优化设计模型的目标函数为：
(25)
根据公式（9）、公式（11）和公式（13），得到变压器振动抑制优化设计模型的约束条件为：
(26)
上式中，G T max 为变压器的最大质量。
步骤S3、采用粒子群算法对所述变压器振动抑制优化设计模型进行求解，得到变压器最优的待优化参数。
设在D维的可行解空间里，存在粒子种群P，种群P中存在I个随机分布的粒子，每个粒子都有自己的初始移动速度和初始位置，整个种群中的粒子迭代寻优T次，则有：
(27)
(28)
(29)
(30)
(31)
上述各式中，V id t+1 为第i个粒子在第t+1次迭代中的第d维度的速度，V id t 为第i个粒子在第t次迭代中的第d维度的速度，c 1 和c 2 分别为个体极值和全局极值的学习因子，r 1 和r 2 分别为个体极值和全局极值的影响度扰动因子，E i t d 是第i个粒子在第t次迭代中找到的第d维度的个体极值，G i t d 是整个种群在第t次迭代中找到的第d维度的最优解。
图2为本发明实施例提供的粒子群算法流程图，具体包括如下步骤：
步骤S31、设置粒子种群P随机分布的粒子规模I=20，个体极值的学习因子c 1 =0.5，全局极值的学习因子c 2 =0.5和最大迭代次数T=100，将变压器振动抑制优化设计模型的约束条件即公式（26）设为适应度函数，将位置设为X=[N,D,H,B m ]，则粒子群维度D=4；
步骤S32、随机初始化种群P中I个粒子的位置和速度，分别计算所有粒子的适应度值，确定每个粒子个体极值和种群P的全局极值；
步骤S33、求解粒子速度与位置的更新值，判断是否满足约束条件，若不满足的粒子就将其值设置为约束条件附近，再次计算所有粒子的适应度值，确定新一代的粒子个体极值和新一代的种群P的全局极值；
其中粒子速度根据公式（31）进行更新，粒子位置更新方式如下：
(32)
上式中，X id t+1 为第i个粒子在第t+1次迭代中的第d维度的位置；X i t d 为第i个粒子在第t次迭代中的第d维度的位置。
步骤S34、将步骤S32与步骤S33中计算得到的粒子适应度值进行比较，保留大的适应度值，完成粒子个体极值和种群P的全局极值的更新；
步骤S35、判断此时粒子群算法是否满足终止条件，如果迭代次数超过最大迭代次数T或者找到适应度函数的最优解则算法流程结束，输出变压器最优的优化设计参数，否则继续执行步骤S33。
为了验证本发明实施例中变压器优化设计方法的可行性，根据上述实施方式进行仿真实验，得到变压器振动动能迭代过程。图3为本发明实施例中变压器优化设计迭代次数与振动动能曲线示意图，从图3可以看出，随着迭代次数的增加，变压器振动动能逐渐降低到收敛，由此证明了本发明实施例的变压器优化设计方法的可行性。
在本发明实施例的另一方面，还提供一种以振动抑制为导向的变压器优化设计系统，图4为本发明实施例提供的变压器优化设计系统结构图，该系统包括：
电磁-振动联合模型构建模块410，用于确定变压器的待优化参数，基于变压器的电磁关系式建立变压器电磁-振动联合模型；
振动抑制优化设计模型构建模块420，用于根据所述变压器电磁-振动联合模型，构造以振动抑制为导向的优化函数和电磁约束条件，建立变压器振动抑制优化设计模型；
优化参数求解模块430，用于采用粒子群算法对所述变压器振动抑制优化设计模型进行求解，得到变压器最优的待优化参数。
基于相同的构思，本发明实施例还提供了一种电子设备，图5是本发明实施例中一种电子设备的结构示意图，如图5所示，该设备可以包括：处理器(processor)510、通信接口(Communications Interface)520、存储器(memory)530和通信总线540，其中，处理器510，通信接口520，存储器530通过通信总线540完成相互间的通信。处理器510可以调用存储器530中的逻辑指令，以执行如上述各实施例所述以振动抑制为导向的变压器优化设计方法的步骤，例如包括：
步骤S1、确定变压器的待优化参数，基于变压器的电磁关系式建立变压器电磁-振动联合模型；
步骤S2、根据所述变压器电磁-振动联合模型，构造以振动抑制为导向的优化函数和电磁约束条件，建立变压器振动抑制优化设计模型；
步骤S3、采用粒子群算法对所述变压器振动抑制优化设计模型进行求解，得到变压器最优的待优化参数。
其中，处理器510可以为中央处理器（Central Processing Unit，CPU）。处理器还可以为其他通用处理器、数字信号处理器（Digital Signal Processor，DSP）、专用集成电路（Application Specific Integrated Circuit，ASIC）、现场可编程门阵列（Field-Programmable Gate Array，FPGA）或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等芯片，或者上述各类芯片的组合。
此外，上述的存储器530中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
存储器530可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储处理器所创建的数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施方式中，存储器可选包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理器。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
基于相同的构思，本发明实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序包含至少一段代码，该至少一段代码可由主控设备执行，以控制主控设备用以实现如上述各实施例所述以振动抑制为导向的变压器优化设计方法的步骤，例如包括：
步骤S1、确定变压器的待优化参数，基于变压器的电磁关系式建立变压器电磁-振动联合模型；
步骤S2、根据所述变压器电磁-振动联合模型，构造以振动抑制为导向的优化函数和电磁约束条件，建立变压器振动抑制优化设计模型；
步骤S3、采用粒子群算法对所述变压器振动抑制优化设计模型进行求解，得到变压器最优的待优化参数。
基于相同的技术构思，本申请实施例还提供一种计算机程序，当该计算机程序被主控设备执行时，用以实现上述方法实施例。
所述程序可以全部或者部分存储在与处理器封装在一起的存储介质上，也可以部分或者全部存储在不与处理器封装在一起的存储器上。
基于相同的技术构思，本申请实施例还提供一种处理器，该处理器用以实现上述方法实施例。上述处理器可以为芯片。
综上所述，本发明提供的一种以振动抑制为导向的变压器优化设计方法及系统，通过建立变压器电磁-振动联合模型，基于该模型建立变压器以振动动能抑制为导向的变压器优化设计模型，使用粒子群算法对变压器优化设计模型进行求解，实现了在满足变压器基本设计参数下的变压器的振动抑制设计，得到以振动动能抑制为导向的变压器优化设计参数。通过该设计方法可以优化变压器参数，从源头上降低变压器振动噪声，有效的提高了变压器的静音性能，有利于电气系统的安全静音稳定运行；同时利用粒子群算法对优化设计模型进行求解，可以得到高效和可靠的变压器优化设计参数。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (8)
1.一种以振动抑制为导向的变压器优化设计方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
S1、确定变压器的待优化参数，基于变压器的电磁关系建立变压器电磁-振动联合模型，其中所述待优化参数包括变压器的匝数N、变压器的芯柱直径D、变压器的绕组轴向高度H和变压器的最大磁通密度B m ，所述变压器电磁-振动联合模型包括变压器质量公式、变压器电磁约束公式和变压器振动动能公式；
S2、根据所述变压器电磁-振动联合模型，构造以振动抑制为导向的优化函数和电磁约束条件，建立变压器振动抑制优化设计模型，具体包括：
根据所述变压器振动动能公式，以变压器振动动能最小为优化目标，得到所述变压器振动抑制优化设计模型的目标函数为：
；
上式中，E k 为变压器铁芯动能有效值，G T 为变压器质量，v为迟滞伸缩速度；
根据所述变压器质量公式和变压器电磁约束公式，得到所述变压器振动抑制优化设计模型的约束条件为：
；
上式中，G T 为变压器质量，C 1 为变压器线圈质量系数，C 2为变压器芯柱质量系数，C 3为变压器边柱之间质量系数，C 4为变压器四角质量系数，C 5为变压器结构电压系数，C 6为变压器结构阻抗电压系数，G T max 为变压器的最大质量；
S3、采用粒子群算法对所述变压器振动抑制优化设计模型进行求解，得到变压器最优的待优化参数。
2.根据权利要求1所述的以振动抑制为导向的变压器优化设计方法，其特征在于，所述变压器质量公式为：
；
上式中，G T 为变压器质量，G e 为变压器线圈质量，G Fe 为变压器铁芯质量，C 1为变压器线圈质量系数，C 2为变压器芯柱质量系数，C 3为变压器边柱之间质量系数，C 4为变压器四角质量系数。
3.根据权利要求1所述的以振动抑制为导向的变压器优化设计方法，其特征在于，所述变压器电磁约束公式包括变压器电压与变压器结构之间的约束关系和阻抗电压与变压器结构之间的约束关系，其中：
所述变压器电压与变压器结构之间的约束关系为：
；
上式中，C 5为变压器结构电压系数，U N 为变压器线圈额定电压，f为频率，K D 为铁芯柱有效截面积与由变压器的芯柱直径D决定的圆面积之比；
所述阻抗电压与变压器结构之间的约束关系为：
；
上式中，C 6为变压器结构阻抗电压系数，u x 变压器短路阻抗电压，μ 0 为铁芯磁导率，I a 为绕组线电流，k d 为线圈间空道系数，a p 为变压器线圈系数，ρ 1为纵向洛氏系数，K q 为附加漏电抗系数。
4.根据权利要求1所述的以振动抑制为导向的变压器优化设计方法，其特征在于，所述变压器振动动能公式为：
；
上式中，E k 为变压器铁芯动能有效值，G T 为变压器质量，v为迟滞伸缩速度。
5.根据权利要求1所述的以振动抑制为导向的变压器优化设计方法，其特征在于，采用粒子群算法对所述变压器振动抑制优化设计模型进行求解具体包括以下步骤：
步骤31、设置粒子种群P随机分布的粒子规模I，个体极值的学习因子c 1 ，全局极值的学习因子c 2 和最大迭代次数T，将变压器振动抑制优化设计模型的约束条件设为适应度函数，将位置设为X=[N,D,H,B m ]；
步骤32、随机初始化种群P中I个粒子的位置和速度，分别计算所有粒子的适应度值，确定每个粒子个体极值和种群P的全局极值；
步骤33、求解粒子速度与位置的更新值，判断是否满足约束条件，若不满足的粒子就将其值设置为约束条件附近，再次计算所有粒子的适应度值，确定新一代的粒子个体极值和新一代的种群P的全局极值；
步骤34、将步骤32与步骤33中计算得到的粒子适应度值进行比较，保留大的适应度值，完成粒子个体极值和种群P的全局极值的更新；
步骤35、判断此时粒子群算法是否满足终止条件，如果迭代次数超过最大迭代次数T或者找到适应度函数的最优解则算法流程结束，输出变压器的优化设计参数，否则继续执行步骤33。
6.一种以振动抑制为导向的变压器优化设计系统，其特征在于，所述系统包括：
电磁-振动联合模型构建模块，用于确定变压器的待优化参数，基于变压器的电磁关系式建立变压器电磁-振动联合模型，其中所述待优化参数包括变压器的匝数N、变压器的芯柱直径D、变压器的绕组轴向高度H和变压器的最大磁通密度B m ，所述变压器电磁-振动联合模型包括变压器质量公式、变压器电磁约束公式和变压器振动动能公式；
振动抑制优化设计模型构建模块，用于根据所述变压器电磁-振动联合模型，构造以振动抑制为导向的优化函数和电磁约束条件，建立变压器振动抑制优化设计模型，具体包括：
根据所述变压器振动动能公式，以变压器振动动能最小为优化目标，得到所述变压器振动抑制优化设计模型的目标函数为：
；
上式中，E k 为变压器铁芯动能有效值，G T 为变压器质量，v为迟滞伸缩速度；
根据所述变压器质量公式和变压器电磁约束公式，得到所述变压器振动抑制优化设计模型的约束条件为：
；
上式中，G T 为变压器质量，C 1 为变压器线圈质量系数，C 2为变压器芯柱质量系数，C 3为变压器边柱之间质量系数，C 4为变压器四角质量系数，C 5为变压器结构电压系数，C 6为变压器结构阻抗电压系数，G T max 为变压器的最大质量；
优化参数求解模块，用于采用粒子群算法对所述变压器振动抑制优化设计模型进行求解，得到变压器最优的待优化参数。
7.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至5任一项所述以振动抑制为导向的变压器优化设计方法的步骤。
8.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述以振动抑制为导向的变压器优化设计方法的步骤。
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