粒子群算法在断路器优化中的应用研究

作     者：鞠文哲 

作者单位：河北工业大学 

学位级别：硕士

导师姓名：夏克文

授予年度：2018年

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 080801[工学-电机与电器] 0808[工学-电气工程] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主      题：断路器优化 粒子群算法 云模型 鲶鱼效应 低能耗优化 储能弹簧优化 

摘      要：在配电系统中,断路器是用来接通和分断电流的主要开关工具,保护用电设备和配电线路免于过流受损。因此,设计出高质量断路器是保证配电系统安全运行的关键。而传统的设计方案通常采用经验估算、样机制作等方式,使得断路器自身能耗大、体积大、分断性能差。为此,需对断路器优化工作展开深入研究。如今,融入智能算法的设计方法精确高效。其中,粒子群算法是一种求解多参数、多约束优化问题的高效算法。然而,传统粒子群算法在收敛速度与精度方面存在一些缺陷。为此,可先对粒子群算法提出改进,再采用改良算法对断路器优化进行深入研究与应用。主要的工作与创新如下:（1）针对一种型号为HSW6的断路器提出优化设计目标与数学优化模型。首先对HSW6断路器能耗产生来源进行研究,建立其能耗优化模型;再推导断路器储能弹簧优化设计模型及相关数学约束条件。实验研究表明,对该型号断路器提出的能耗数学优化模型与储能弹簧设计模型可靠。（2）鲶鱼效应-云粒子群优化（CE-CPSO）算法的提出与研究。为解决传统PSO早熟、收敛慢及候选解多样性较差的问题,先引入云模型对寻优粒子分类,并控制不同种群采用不同的搜索权重;再提出新型鲶鱼扰动模型,产生更多候选解。经典函数测试结果表明,提出的CE-CPSO算法在收敛速度和精度方面比传统PSO算法更优。（3）改进的CE-CPSO算法在断路器低能耗优化设计上的应用研究。为优化断路器自身能耗,对提出的低能耗数学优化模型,运用CE-CPSO算法对断路器能耗及相关参数优化计算。优化结果表明,改良算法的性能和优化设计效果比传统PSO更好,断路器更加节能省材。（4）改进的CE-CPSO算法在断路器储能弹簧优化方面的应用研究。为优化断路器储能弹簧结构参数,同样采用CE-CPSO算法对相关参数优化计算。实验结果表明,尽管在设计中存在诸多复杂约束条件,CE-CPSO算法优化参数仍比传统PSO算法合理,且在同样的工作强度和状态下,器件更加小型化。