基于多物理场仿真和VIKOR决策的干式铁心电抗器多目标优化

损耗和金属导体用量是干式铁心电抗器优化设计过程中需要考虑的关键因素,为有效降低损耗和成本,该文提出基于多物理场仿真和VIKOR决策的干式铁心电抗器多目标优化方法。首先以干式铁心电抗器为研究对象,建立磁场-流场-温度场模型,将磁场计算获得的铁心和线圈损耗密度作为热源,经过流-热耦合计算得到电抗器温度分布;建立磁场-结构场模型,将基于磁场计算得到的电磁力作为应力项,计算得到铁心及线圈振动位移分布,通过有限元仿真与拉丁超立方试验设计相结合的方法,得到不同结构参数下铁心电抗器温升与振动位移结果。为进一步简化优化流程,采用灵敏度分析方法进行参数降维,针对关键参数建立设计参数与温升、振动之间的代理模型,并采用多目标遗传算法得到满足电抗器性能要求的Pareto前沿解集。考虑到电抗器金属导体用量与损耗之间相互冲突,引入VIKOR综合决策方法,在确定优化目标权重的基础上,计算Pareto解集的利益比率大小,以最小利益比率确定最优设计参数组合,最后通过仿真验证优化设计方法的正确性。优化后的铁心电抗器与优化前相比,在损耗增加4.4%的情况下,铁心和线圈金属导体用量分别减少了3.0%和16.6%,同时温升及振动在满足设计要求的基础上分别降低了7.4%和16.7%。所提方法可以有效提升电抗器性能,为电抗器优化设计提供指导。     

基于电磁-热-力多物理场仿真的铁心电抗器结构参数分层优化方法研究

为了解决干式铁心电抗器多目标优化设计存在的不足,提出一种基于灵敏度分析的分层优化方法。首先,根据铁心电抗器的结构参数建立仿真模型,获得了电抗器电磁、温升和振动特性,在此基础上,基于多物理场仿真和拉丁超立方试验设计方法,结合灵敏度分析技术,得出结构参数对电抗器各性能目标的影响规律;其次,建立了铁心电抗器多目标优化模型,将优化目标与结构参数划分为2个层次,进行降维处理;最后,采用响应面法（RSM）和NSGA-Ⅱ算法分别获得了分层后最佳的铁心和绕组结构参数,并通过仿真验证优化方法的有效性。结果表明该方法能有效提高干式铁心电抗器的各项性能同时控制成本和损耗,可为铁心电抗器向质量效益型和绿色低碳型转变提供借鉴和参考。