【摘 要】
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为降低非晶合金干式变压器的材料成本,分析了变压器优化设计的数学模型,选取了优化变量,给出了基于粒子群算法(PSO)的变压器材料成本优化模型,包括其变量编码方式、迭代方程
【基金项目】
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国家自然科学基金(51767008),江西省自然科学基金(20171BAB206043,20192ACBL20016)
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为降低非晶合金干式变压器的材料成本,分析了变压器优化设计的数学模型,选取了优化变量,给出了基于粒子群算法(PSO)的变压器材料成本优化模型,包括其变量编码方式、迭代方程和适应度函数。针对PSO易收敛于局部最优的问题,提出一种带自适应粒子交叉搜索策略的改进粒子群算法(IPSO)。实例优化结果表明,IPSO优化后的材料成本相比人工设计方案降低9.23%。基于IPSO的变压器优化模型收敛成功率为89%,相比PSO提高18.5%,IPSO更容易计算获得满足约束条件且材料成本更优的变压器设计方案。
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