淡淑恒，吳 娜，姜 騰，李昊東，高 鵬，朱 鋒，王洪信

（1.上海電力學(xué)院電氣工程學(xué)院，上海200090；2.國(guó)網(wǎng)淄博供電公司，山東 淄博 255000；3.國(guó)網(wǎng)日照供電公司，山東 日照276826）

基于有限元和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)220 kV盆式絕緣子屏蔽罩結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)

淡淑恒1，吳 娜1，姜 騰2，李昊東3，高 鵬2，朱 鋒2，王洪信2

（1.上海電力學(xué)院電氣工程學(xué)院，上海200090；2.國(guó)網(wǎng)淄博供電公司，山東 淄博 255000；3.國(guó)網(wǎng)日照供電公司，山東 日照276826）

針對(duì)GIS中盆式絕緣子，提出了一種優(yōu)化其屏蔽罩結(jié)構(gòu)參數(shù)的方法。這種方法首先運(yùn)用有限元方法對(duì)盆式絕緣子建立模型，并進(jìn)行電場(chǎng)計(jì)算，然后以此確定了盆式絕緣子屏蔽罩結(jié)構(gòu)優(yōu)化目標(biāo)；在此基礎(chǔ)上，引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合了屏蔽罩各結(jié)構(gòu)參數(shù)與優(yōu)化目標(biāo)之間的關(guān)系，對(duì)屏蔽罩的結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì)，得到最優(yōu)結(jié)構(gòu)參數(shù)，克服了傳統(tǒng)窮舉法計(jì)算量大、消耗時(shí)間長(zhǎng)的缺點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，安裝優(yōu)化后的屏蔽罩，可以大大降低盆式絕緣子沿面最大場(chǎng)強(qiáng)，有效改善盆式絕緣子沿面電場(chǎng)不均勻程度。

盆式絕緣子；電場(chǎng)計(jì)算；屏蔽罩；優(yōu)化設(shè)計(jì)；有限元法；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

0 引言

氣體絕緣組合電器設(shè)備GIS（gis insulated switch-gear），即由母線、斷路器、互感器、接地開關(guān)等組成，這些設(shè)備全部封閉在金屬接地外殼中，內(nèi)部不采用空氣而用具有優(yōu)異絕緣和滅弧性能的SF6氣體作為絕緣介質(zhì)的全封閉組合電器，故也稱為SF6全封閉組合電器。跟常規(guī)敞開式高壓配電設(shè)備相比，GIS占地面積更小、結(jié)構(gòu)更緊湊、更為可靠、安全、靈活和環(huán)保。因此，近年來(lái)在超高壓和特高壓變電站中得到了廣泛的應(yīng)用。在GIS的連接母線中，盆式絕緣子具有支撐導(dǎo)體、隔離氣室和電氣絕緣等至關(guān)重要的作用[1-3]。因此，在對(duì)盆式絕緣子進(jìn)行設(shè)計(jì)時(shí)，要充分考慮絕緣子的沿面電場(chǎng)分布。當(dāng)絕緣子的沿面場(chǎng)強(qiáng)超過(guò)起暈場(chǎng)強(qiáng)時(shí)，將會(huì)產(chǎn)生電暈放電[4]。

目前，在盆式絕緣子上安裝屏蔽罩可有效改善絕緣子沿面電場(chǎng)和電位分布[5-6]。盆式絕緣子的沿面電場(chǎng)受屏蔽罩的形狀、尺寸和位置等影響，因此安裝合適的屏蔽罩可以有效改善盆式絕緣子沿面電場(chǎng)和電位，減少電暈、閃絡(luò)現(xiàn)象。但是，并非任何尺寸和位置的屏蔽罩都能降低盆式絕緣子的沿面電場(chǎng)強(qiáng)度，如果設(shè)計(jì)的不合理，不但不能起到均壓的作用，反而會(huì)適得其反，導(dǎo)致絕緣性能的下降。因此，對(duì)盆式絕緣子屏蔽罩的結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)具有及其重要的研究意義。

早期的文獻(xiàn)一般采用窮舉優(yōu)化方法對(duì)屏蔽罩結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，窮舉法雖然簡(jiǎn)單，但是需要不斷調(diào)整屏蔽罩的結(jié)構(gòu)參數(shù)，計(jì)算量很大，耗時(shí)冗長(zhǎng)，人工操作繁雜。近年來(lái)，一些學(xué)者使用人工智能算法對(duì)盆式絕緣子進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，取得了不錯(cuò)的效果。文獻(xiàn)[7]將絕緣子的沿面場(chǎng)強(qiáng)最大值作為目標(biāo)函數(shù)，使用遺傳算法對(duì)特高壓復(fù)合絕緣子均壓環(huán)結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，得到了最佳參數(shù)；文獻(xiàn)[8]和文獻(xiàn)[9]利用有限元和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法，將復(fù)合絕緣子沿面場(chǎng)強(qiáng)作為目標(biāo)函數(shù)，對(duì)均壓環(huán)結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，得到了均壓環(huán)結(jié)構(gòu)參數(shù)最優(yōu)解；文獻(xiàn)[10]采用有限元和粒子群算法對(duì)復(fù)合絕緣子均壓環(huán)結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，得到了優(yōu)化結(jié)構(gòu)參數(shù)；文獻(xiàn)[11]采用有限元和遺傳算法對(duì)盆式絕緣子屏蔽罩形狀進(jìn)行優(yōu)化，得到優(yōu)化結(jié)構(gòu)參數(shù)，該方法對(duì)優(yōu)化屏蔽罩結(jié)構(gòu)具有參考意義。這些文獻(xiàn)基本上都是對(duì)復(fù)合絕緣子均壓環(huán)結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，而對(duì)盆式絕緣子屏蔽罩結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)的研究較少。

因此，筆者以220 kV盆式絕緣子為研究對(duì)象，從以下幾方面開展研究工作：

1）利用有限元電磁分析軟件Ansoft，按照盆式絕緣子的實(shí)際尺寸建立模型，對(duì)電位和電場(chǎng)分布進(jìn)行數(shù)值計(jì)算，初步分析盆式絕緣子的電位和沿面電場(chǎng)分布；2）針對(duì)盆式絕緣子屏蔽罩結(jié)構(gòu)參數(shù)，分析各參數(shù)對(duì)絕緣子沿面電場(chǎng)分布的影響；3）利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，以盆式絕緣子沿面最大場(chǎng)強(qiáng)和屏蔽罩表面最大場(chǎng)強(qiáng)作為目標(biāo)函數(shù)，對(duì)屏蔽罩的結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。

1 計(jì)算模型的建立

1.1 有限元基本理論

所謂有限元法，就是將整個(gè)求解區(qū)域分成很多很小的子區(qū)域，然后對(duì)這些子區(qū)域應(yīng)用求解邊界問(wèn)題的原理，對(duì)每個(gè)小區(qū)域進(jìn)行求解，最后將各個(gè)小區(qū)域的求解結(jié)果和起來(lái)得到整個(gè)區(qū)域的解。有限元法因其理論依據(jù)的普遍性，作為一種聲譽(yù)很高的數(shù)值計(jì)算方法，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用并成功解決各種許多工程領(lǐng)域中的問(wèn)題[12]。

利用有限元法，可將無(wú)限域問(wèn)題轉(zhuǎn)變?yōu)橛邢抻騿?wèn)題，盆式絕緣子的電場(chǎng)和電位分布最終可看成是下列問(wèn)題的解[13]。

在求解域內(nèi)：

在不同介質(zhì)的交界面上

導(dǎo)體側(cè)電位

有限邊界電位

在人工截?cái)噙吔缟?/p>

式中：ρ為自由電荷密度；E為求解域內(nèi)的電場(chǎng)強(qiáng)度；ε0、εr分別為真空介電常數(shù)和介質(zhì)的相對(duì)介電常數(shù)；n為垂直于分界面的法向量；D1、D2分別為分界面兩側(cè)介質(zhì)內(nèi)垂直于介質(zhì)分界面的電位移；V為導(dǎo)體側(cè)具體電位值，本文中V為220 kV；φ為電位，P為位置矢量，f（P）和 h（P）為一般函數(shù)，文中采用默認(rèn)邊界條件 f（P）和 h（P）為零。

1.2 盆式絕緣子有限元模型

GIS中盆式絕緣子中心導(dǎo)體連接母線，導(dǎo)通電流。盆式絕緣子盆子由粘接強(qiáng)度優(yōu)異、介電性能良好的環(huán)氧樹脂澆注而成，分為凸面和凹面。絕緣子外緣處用法蘭和螺栓固定，連接筒壁并接地。母線和筒壁之間充滿具有良好電氣絕緣性能及優(yōu)異滅弧性能的SF6氣體見(jiàn)圖1。

筆者根據(jù)盆式絕緣子的實(shí)際物理模型和尺寸，建立了盆式絕緣子的計(jì)算模型，如圖1所示。計(jì)算選取的GIS軸向距離600 mm，最大徑向距離385 mm；盆子軸向尺寸132mm，法蘭厚度18mm，外徑220mm；筒壁厚度為10 mm。筆者采用矩形人工邊界將無(wú)限域截為有限域，在ab和cd上采用Balloon邊界條件處理無(wú)限遠(yuǎn)處的邊值問(wèn)題。計(jì)算時(shí)母線加載電壓為220 kV，筒壁電位為0。在盆式絕緣子的計(jì)算模型中，各介質(zhì)的相對(duì)介電常數(shù)如表1所示。

圖1 帶屏蔽罩盆式絕緣子計(jì)算模型Fig.1 Computational model of basin-type insulator with shielding electrode

表1 電場(chǎng)計(jì)算模型中各介質(zhì)的材料特性Table 1 Properties of different media of the electric field computational model

2 電場(chǎng)和電位計(jì)算結(jié)果及分析

根據(jù)前面建立的盆式絕緣子有限元模型，進(jìn)行數(shù)值計(jì)算得到盆式絕緣子的電位和電場(chǎng)分布云圖，如圖2、3、4 所示。

從圖2可以看出，該模型的電位等勢(shì)線與實(shí)際預(yù)想的結(jié)果一致，所以該計(jì)算模型和計(jì)算結(jié)果具有足夠的可信度；圖3為無(wú)屏蔽罩和有屏蔽罩兩種情況下盆式絕緣子沿面電位分布比較，從圖中可以看出，安裝屏蔽罩可以有效改善盆式絕緣子沿面電位分布。從圖4可以看出，由于兩種介質(zhì)的相對(duì)介電常數(shù)相差較大，因此在兩種介質(zhì)的交界面處電場(chǎng)強(qiáng)度畸變較大。各關(guān)鍵部位最大電場(chǎng)強(qiáng)度值見(jiàn)表2。通過(guò)比較無(wú)屏蔽罩和有屏蔽罩兩種情況下的電場(chǎng)分布，可以發(fā)現(xiàn)，1）安裝屏蔽罩的盆式絕緣子沿面電場(chǎng)分布大大改善，分布更加均勻，且絕緣子的最大電場(chǎng)強(qiáng)度值得到降低；2）上屏蔽罩可以有效改善絕緣子凸面場(chǎng)強(qiáng)分布，下屏蔽罩可以有效改善絕緣子凹面場(chǎng)強(qiáng)分布；3）上屏蔽罩上的最大場(chǎng)強(qiáng)較小，下屏蔽罩上的最大場(chǎng)強(qiáng)較大。

對(duì)比無(wú)屏蔽罩和有屏蔽罩兩種情況下場(chǎng)強(qiáng)分布結(jié)果表明，安裝屏蔽罩可以有效改善盆式絕緣子的電位和沿面電場(chǎng)。同時(shí)，安裝不同結(jié)構(gòu)的屏蔽罩，會(huì)呈現(xiàn)出不同的電場(chǎng)分布[11]。鑒于上屏蔽罩的結(jié)構(gòu)變化對(duì)絕緣子凸面場(chǎng)強(qiáng)分布影響較小，而下屏蔽罩的結(jié)構(gòu)變化對(duì)絕緣子凹面場(chǎng)強(qiáng)分布影響很大。因此，有必要對(duì)盆式絕緣子下屏蔽罩的結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，找到最佳結(jié)構(gòu)參數(shù)，以達(dá)到最優(yōu)的均壓效果。

圖2 盆式絕緣子整體電位分布Fig.2 Potential distribution of basin-type insulator

圖3 屏蔽罩對(duì)盆式絕緣子電位分布的影響Fig.3 Effect of shielding electrode on potential distribution of basin-type insulator

3 屏蔽罩結(jié)構(gòu)優(yōu)化

3.1 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的優(yōu)化方法

為了得到屏蔽罩最佳結(jié)構(gòu)參數(shù)，獲得最好的均壓效果，需要找到盆式絕緣子凹面最大場(chǎng)強(qiáng)和下屏蔽罩各個(gè)參數(shù)之間的函數(shù)關(guān)系。但是盆式絕緣子凹面最大電場(chǎng)強(qiáng)度和下屏蔽罩結(jié)構(gòu)參數(shù)不是單調(diào)函數(shù)的關(guān)系，實(shí)際上這種關(guān)系并不明確，這就使得優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)變得比較復(fù)雜。因此，要用一種更為有效可靠的方法將輸入變量和目標(biāo)函數(shù)聯(lián)系起來(lái)。

圖4 盆式絕緣子整體電場(chǎng)分布Fig.4 The distribution of electric field intensity of the basin-type insulator

表2 關(guān)鍵部位最大場(chǎng)強(qiáng)Table 2 Maximum electric field intensity of crucial parts kV/mm

近年來(lái)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法由于具有很強(qiáng)的非線性映射能力，在理論上可以逼近任意函數(shù)，因而被應(yīng)用于許多工程領(lǐng)域。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不需要對(duì)具體模型進(jìn)行透徹的了解，只需要訓(xùn)練少量的樣本數(shù)據(jù)就能達(dá)到輸入輸出之間的多維非線性映射關(guān)系。

本文在對(duì)下屏蔽罩進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)時(shí)，以下屏蔽罩結(jié)構(gòu)參數(shù)為輸入變量，以盆式絕緣子凹面最大電場(chǎng)強(qiáng)度和下屏蔽罩表面最大電場(chǎng)強(qiáng)度為目標(biāo)函數(shù)，建立他們之間的一種映射關(guān)系，即

式中：r、h、l分別為下屏蔽罩的厚度、罩寬和罩深，如圖5所示；E1和E2分別為盆式絕緣子凹面最大場(chǎng)強(qiáng)和下屏蔽罩表面最大場(chǎng)強(qiáng)。

圖5 下屏蔽罩結(jié)構(gòu)參數(shù)Fig.5 The structural parameters of lower shielding electrode

屏蔽罩優(yōu)化設(shè)計(jì)的基本思想就是求得一組結(jié)構(gòu)參數(shù)r、h和l的值，使得屏蔽罩表面最大場(chǎng)強(qiáng)小于屏蔽罩起始電暈場(chǎng)強(qiáng)的前提下，即

盆式絕緣子凹面最大場(chǎng)強(qiáng)取得最小值，即

筆者提出的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法首先利用有限元方法計(jì)算得到一些樣本數(shù)據(jù)，提供給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練，建立場(chǎng)強(qiáng) E1、E2和屏蔽罩結(jié)構(gòu)參數(shù) r、h、l之間的映射關(guān)系，再由建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型計(jì)算出約定范圍內(nèi)的r、h、l對(duì)應(yīng)的E1和E2，從中找到最優(yōu)的屏蔽罩結(jié)構(gòu)參數(shù)。

3.2 屏蔽罩結(jié)構(gòu)優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。BP網(wǎng)絡(luò)是一種按誤差傳播算法訓(xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，能學(xué)習(xí)訓(xùn)練大量的輸入輸出映射關(guān)系。本文采用最常用的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[12-16]，建立圖6所示的屏蔽罩結(jié)構(gòu)優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。該模型中屏蔽罩結(jié)構(gòu)參數(shù) r、h 和 l為輸入向量，ω1、ω2和 ωn為權(quán)系數(shù)，盆式絕緣子凹面最大場(chǎng)強(qiáng)E1和下屏蔽罩表面最大場(chǎng)強(qiáng)E2為輸出向量。

圖6 屏蔽罩結(jié)構(gòu)優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型Fig.6 Optimization of the neural network model for the shielding electrode design

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)選取無(wú)量綱的向量作為網(wǎng)絡(luò)的輸入向量和輸出向量，因而須對(duì)屏蔽罩結(jié)構(gòu)參數(shù)r、h、l和場(chǎng)強(qiáng)E1、Eh進(jìn)行[0，1]標(biāo)準(zhǔn)化處理，標(biāo)準(zhǔn)化處理方式如下：

式中：x為參數(shù)當(dāng)前值；x'為當(dāng)前值映射到區(qū)間[0，1]中的值。作為輸入向量的屏蔽罩各結(jié)構(gòu)參數(shù)變化范圍[xmin，xmax]如表3所示。

表3 屏蔽罩結(jié)構(gòu)參數(shù)變化區(qū)間Table 3 The interval of the structural parameters of the shielding electrode

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括輸入層、隱含層和輸出層。當(dāng)樣本集確定之后，輸入層和輸出層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)也隨之確定。而隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)的選取是一個(gè)難點(diǎn)，隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)如果過(guò)少，則神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不具有必要的學(xué)習(xí)能力，如果過(guò)多，則容易陷入局部極小點(diǎn)。根據(jù)文獻(xiàn)[17]提出的經(jīng)驗(yàn)公式選取隱含層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)，計(jì)算公式如下：

式中：s為隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)；m為輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)；n為輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)。因此，本文隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為4。

輸入層的輸入和輸出都是樣本集的屬性值，隱含層和輸出層的輸入

式中：ωij是單元i和單元j之間的權(quán)值；xi是單元i的輸出；θj是單元j的閾值。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層和輸出層的輸出由激活函數(shù)得到，本文使用（0，1）內(nèi)連續(xù)取值的Sigmoid函數(shù)作為激活函數(shù)，神經(jīng)元的輸出為

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要目的是反復(fù)修正權(quán)值和閾值，使得誤差函數(shù)值達(dá)到最小。誤差函數(shù)為

式中：dj為輸出層的期望結(jié)果，yj為輸出層的實(shí)際結(jié)果。

筆者采用LM算法作為網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練算法。根據(jù)文獻(xiàn)[18]，跟傳統(tǒng)的梯度下降法相比LM算法具有明顯的速度優(yōu)勢(shì)。算法的訓(xùn)練次數(shù)為50，學(xué)習(xí)率為0.01，誤差指標(biāo)為0.001。

訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以得到屏蔽罩結(jié)構(gòu)參數(shù)r、h、l和場(chǎng)強(qiáng) E1、E2之間的映射關(guān)系，根據(jù)輸入的屏蔽罩結(jié)構(gòu)參數(shù)變化區(qū)間，輸出最優(yōu)結(jié)構(gòu)參數(shù)。

3.3 屏蔽罩結(jié)構(gòu)優(yōu)化結(jié)果

利用訓(xùn)練完成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)輸入的屏蔽罩各結(jié)構(gòu)參數(shù)以1mm為步長(zhǎng)進(jìn)行計(jì)算，找到E2小于24kV/mm的情況下，E1取最小值時(shí)屏蔽罩的結(jié)構(gòu)參數(shù)，即為最佳結(jié)構(gòu)參數(shù)。通過(guò)計(jì)算最終得到屏蔽罩的最佳結(jié)構(gòu)參數(shù)為r=10 mm、h=50 mm、l=35 mm。根據(jù)得到的最優(yōu)結(jié)構(gòu)參數(shù)，修改計(jì)算模型，重新計(jì)算，將優(yōu)化前后盆式絕緣子的沿面電場(chǎng)分布進(jìn)行比較。凸面電場(chǎng)強(qiáng)度計(jì)算結(jié)果對(duì)比情況如圖7所示，凹面電場(chǎng)強(qiáng)度計(jì)算結(jié)果對(duì)比情況如圖8所示。圖中曲線1為優(yōu)化前的結(jié)果，曲線2為優(yōu)化后的結(jié)果。圖7中橫坐標(biāo)為從導(dǎo)體側(cè)到筒壁側(cè)沿盆式絕緣子凸面的沿面距離，縱坐標(biāo)為電場(chǎng)強(qiáng)度。圖8中橫坐標(biāo)為從導(dǎo)體側(cè)到筒壁側(cè)沿盆式絕緣子凹面的沿面距離，縱坐標(biāo)為電場(chǎng)強(qiáng)度。

圖7 優(yōu)化前后盆式絕緣子凸面電場(chǎng)分布曲線Fig.7 The distribution of electric field intensity of basin-typeinsulator pre and post optimization（against the cone）

圖8 優(yōu)化前后盆式絕緣子凹面電場(chǎng)分布曲線Fig.8 The distribution of electric field intensity of basin-type insulator pre and post optimization（in the cone）

由優(yōu)化前后盆式絕緣子凸面和凹面電場(chǎng)強(qiáng)度對(duì)比可知，優(yōu)化后盆式絕緣子沿面電場(chǎng)分布的均勻程度得到很大的改善，從而降低了盆式絕緣子局部放電量和沿面閃絡(luò)的幾率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，優(yōu)化效果良好。

4 結(jié)論

1）對(duì)220 kV盆式絕緣子建立仿真模型，進(jìn)行電場(chǎng)計(jì)算，得到各關(guān)鍵部位最大場(chǎng)強(qiáng)，各場(chǎng)強(qiáng)值均在允許范圍內(nèi)，符合基本要求。

2）上屏蔽罩可有效改善絕緣子凸面場(chǎng)強(qiáng)分布，下屏蔽罩可有效改善絕緣子凹面場(chǎng)強(qiáng)分布。

3）盆式絕緣子表明電場(chǎng)強(qiáng)度較高，凹面的最大場(chǎng)強(qiáng)高于凸面，裕度較小。下屏蔽罩結(jié)構(gòu)變化對(duì)絕緣子凹面場(chǎng)強(qiáng)影響很大，因此可以通過(guò)優(yōu)化下屏蔽罩的結(jié)構(gòu)參數(shù)來(lái)改善絕緣子凹面場(chǎng)強(qiáng)分布。

4）利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)屏蔽罩各個(gè)結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，得到屏蔽罩最優(yōu)結(jié)構(gòu)參數(shù)為r=10 mm、h=50 mm、l=35 mm。加裝優(yōu)化后的屏蔽罩可以大大降低凹面最大場(chǎng)強(qiáng)，有效改善沿面電場(chǎng)分布的均勻程度，優(yōu)化效果良好。

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Optimization of Shielding Electrode Design for 220 kV Basin-Type Insulator by Finite Element Method and Neural Network Method

DAN Shuheng1，WU Na1，JIANG Teng2，LI Haodong3，GAO Peng2，ZHU Feng2，WANG Hongxin2
（1.College of Electrical Engineering，Shanghai University of Electric Power，Shanghai 200090，China；2.State Grid Zibo Power Supply Company，Zibo 255000，China；3.State Grid Rizhao Power Supply Company，Rizhao 276826，China）

An approach to optimize the structure parameters of the shielding electrode is proposed for basin-typeinsulatorsinGIS.Firstly，this method establishes a model for basin-type insulators and calculates the electric field by the finite element method.Basing on the calculation results of the model，the BP neural network method is introduced to optimize the structural parameters of shielding electrode.In addition，the highly nonlinear mapping capability of neural network is used to fit the functional relationship between the shielding electrode structure parameters and optimization goal，which avoiding the problem of intensive calculation and tedious time consumption caused by the exhaustion method.The results show that，installing optimized shielding electrode can not only greatly lower the maximum value of surface electrical field，but also apparently improve the surface electrical field distribution of the basin-type insulators.

basin-type insulator；calculation of electric field；shielding electrode；design optimization；finite element method；neural network algorithm

10.16188/j.isa.1003-8337.2017.03.030

2016-03-26

淡淑恒（1969—），女，教授，主要從事新型電氣設(shè)備的機(jī)理研究及研制、電場(chǎng)和磁場(chǎng)的計(jì)算分析、盆式絕緣子的設(shè)計(jì)等方面研究。

上海綠色能源并網(wǎng)工程技術(shù)研究中心（編號(hào)：13DZ2251900）。