基于改进人工鱼群算法的互感器Jiles-Atherton模型参数辨识

为开展仿真平台下的电磁式互感器特性研究,需要对试验互感器建立精确可靠的磁滞模型。Jiles-Atherton(J-A)模型广泛应用在铁磁材料的磁滞建模与仿真实验中,其5个关键参数的准确度直接影响模型的拟合程度。本文提出一种结合模拟退火算法的改进人工鱼群算法对J-A模型进行参数辨识。改进算法初期使用人工鱼群算法将搜索域快速锁定在全局最优解的附近范围,当J-A模型拟合达到一定精度后,转而改用模拟退火算法继续进行局部的精确搜索。通过Matlab建模证实,改进算法同时解决了鱼群算法后期寻优效率较低以及退火算法难以大范围搜索的问题,能有效提高J-A模型参数辨识的时效性与精确度。     

基于改进鲸鱼算法的电流互感器J-A模型磁滞参数识别

基于J-A磁滞模型模拟电流互感器铁芯磁滞特性的关键是模型参数的精准快速识别。针对现有J-A模型参数提取时输入输出均不易测量和提取方法收敛速度慢、精度低等问题,提出了一种基于改进鲸鱼算法的ψ-i J-A磁滞模型的参数提取方法。该模型以磁链和电流为基础,而不是以磁通密度和磁场为基础。采用加入自适应权重值调整和搜索策略的改进鲸鱼算法对参数进行提取。用所提方法和粒子群算法、鲸鱼算法分别识别P型电流互感器和PR型电流互感器的磁滞曲线,对比可得改进鲸鱼算法精度更高、迭代次数更少,验证了所提方法的高效性。     

一种快速高鲁棒性变压器铁心Jiles-Atherton磁滞模型参数辨识方法

Jiles-Atherton(J-A)模型是变压器剩磁与励磁涌流计算的重要方法,但在使用中存在着参数辨识的难题。文中从参数辨识的公式法、遗传算法、Nelder-Mead(NM)单纯形算法原理及各自特点出发,提出一种综合运用公式法和两种优化算法对实测磁化曲线进行参数辨识的方法。算例分析结果表明,该方法对于经典JA模型参数识别具有较高的精度,在误差影响下体现出良好的鲁棒性,是一种快速、有效的J-A模型参数辨识方法。     

基于神经网络结合遗传算法的Jiles-Atherton磁滞模型参数计算

根据改进的Jiles-Atherton磁滞数学模型,提出了一种实用的磁滞模型参数的提取方法,即基于神经网络结合遗传算法的方法,通过神经网络训练拟合寻优函数,以及遗传算法极值寻优,而得到Jiles-Atherton磁滞模型的5个常规参数。计算证明,应用本文方法的计算参数得到的磁滞回线与实验磁滞回线相吻合。     

基于改进秃鹰搜索算法的变压器J-A模型参数辨识

在对变压器的精确建模中,铁磁材料特性的表示是一大关键点.J-A磁滞模型具有参数较少、物理意义清晰等优点,在研究中得到广泛应用.针对现有J-A模型参数辨识所使用的优化算法存在精度低、耗时久等问题,本文提出了一种基于改进秃鹰搜索算法,以实现对J-A磁滞模型参数的快速、精确辨识.该方法融合混沌映射、精英反向学习及自适应权重,...     

一种用于电流互感器铁心J-A磁滞参数识别的改进方法

模拟电流互感器铁心的动态磁化过程,需要建立准确的磁滞模型.改进J-A磁滞模型能够更准确地模拟铁心的磁滞特性.针对改进J-A磁滞模型关键参数难以确定的问题,提出了一种基于烟花算法的电流互感器改进J-A磁滞模型参数识别方法.该方法首先建立改进J-A模型,然后建立参数识别模型,以求出的磁感应强度与已知的磁感应强度之间的绝对误...     

计及谐波的J-A磁滞模型修正

J-A磁滞理论被广泛应用于电磁式电流互感器的磁特性建模,但是在谐波条件下该模型存在较大的误差。针对这一问题,文中对各次谐波分别修正经典J-A模型参数,利用遗传退火算法进行参数辨识,然后将各次谐波的磁特性进行线性叠加,实现非正弦激励下电流互感器的磁特性建模。采用该修正方法的前提是计量用电流互感器的非线性误差符合规定的0.2S级,因此对各次谐波磁滞回线的仿真分析与误差修正均近似适用于线性叠加原理。以采用纳米晶材料的0.2S级电流互感器为例,对角差与比差进行仿真分析与实验验证,结果表明经过参数修正的J-A模型改善了谐波条件下的测量准确度,多次谐波磁特性的近似线性叠加方法对测量准确度的影响可以忽略不计,从而确认计及谐波的J-A磁滞模型修正合理有效。     

基于深度置信网络算法的面向铁磁材料旋转磁滞损耗的矢量磁滞模型

铁磁材料磁滞建模是电气工程领域的基础性理论研究之一。该文基于深度置信网络（DBN）算法结合磁滞算子空间理论提出一种矢量磁滞模型。在模型结构中,引入郎之万函数作为映射函数对磁滞数据进行输入转换计算。利用多个磁滞算子构建算子空间生成高维算子数据,算子空间的数据输出作为DBN模型的输入,结合DBN算法表征算子数据与模型输出的非线性关系。利用样本的磁感应强度数据和生成的算子数据训练模型,获得模型参数。通过仿真表明构建的模型可以有效地描述铁磁材料在旋转磁化情况下的非线性特性和各项异性。同时,结合磁损分离理论改进磁损模型中相应的损耗系数,构建动态磁损计算模型,并将磁滞模型获得的数据应用于动态损耗计算。仿真表明,构建的磁滞模型可以有效地表征铁磁材料的实际磁化特性和损耗情况。     

风电并网附加成本确定性模型和随机性模型的模拟仿真

风电的大规模发展在很大程度上取决于风电的经济性,因此,研究风力发电并网附加成本与其影响因素,找到降低风力发电成本的途径,对于促进风电产业有序发展有着重要的现实意义。从电力系统运行的角度,以电网总成本最小化为目标,以资源储量、电力电量平衡、备用容量和水电调度为约束,构建了研究风电附加成本的确定性模型,并在此基础上,引入情景树来描述风力发电的特殊性,建立随机性模型。运用CPLEX求解器辅以算例仿真了规划期内不同能源政策对各类型发电机组年发电量及风电并网附加成本的影响。结果表明,较之确定性模型,在研究含风电的电力系统时,随机性模型具有较高的适用性。     

混沌：牛顿力学的确定性与随机性

牛顿力学所确定的非线性系统出现混沌，揭示出牛顿力学具有内在随机性。从力学中的混沌现象入手，分析了牛顿力学内在随机性产生的原因，探讨了牛顿力学确定性与随机性的关系，并指出内在随机性的发现是人们对牛顿力学更全面的认识，确定性与随机性的统一是推动牛顿力学发展的动因。     

全局优化算法在Preisach磁滞模型参数辨识问题中的应用与性能对比

Preisach模型参数的快速辨识对实现考虑磁滞特性的电工装备有限元计算具有重要意义.该文结合显式Everett函数Preisach磁滞模型,提出一种基于改进速度可控粒子群算法的Preisach模型参数辨识方法,并对比分析全局优化算法在该问题应用的效率问题.首先,为了解决传统离散型Preisach模型因存储庞大Ever...     

基于J-A磁滞模型的高效电磁暂态变压器建模

提出了一种基于J-A(Jiles-Atherton)模拟变压器磁滞的电磁暂态变压器模型,使用差分的方式得到离散化模型,并采用注入电流源的方式将J-A磁滞模型加入到变压器中。通过深入分析不同仿真步长下J-A模型方程的数值特性,使用多速率仿真方法改进了J-A磁滞模型的计算效率;通过多个算例的对比测试验证了所实现模型的正确性;通过对计算耗时的对比测试验证了所提出计算模型对计算效率的提高。为在电磁暂态仿真平台实现基于J-A模型的变压器磁滞模拟提供了一种高效可靠的实现方法。     

新型矢量磁滞模型的建模与验证

为描述旋转磁化过程并有效模拟各向异性对于磁化过程的影响,在矢量磁滞算子模型（vector hysteron model,VHM）的框架下改变了基于等势面模拟磁化过程的方法,提出了一种新的磁滞算子实现方法。采用分支曲线作为磁滞算子临界面方程,并利用有向分支曲线的方法对算子的临界面方程进行求解。为了能够进一步研究模型在不同激励条件下的精确模拟,对不同频率下的实验数据进行了参数辨识,并采用Moving函数对辨识参数的分布进行了表征。通过模拟计算结果与实验数据的对比,验证了新型矢量磁滞模型的有效性。     

一种新的混合矢量磁滞模型磁滞算子定义方法

提出了一种新的磁滞算子定义方法,从能量角度定性分析了单畴单轴各向异性椭圆形磁性粒子的特性及其磁化方向的判定法则,借助于磁性粒子矢量场等势线分别给出了各向异性和各向同性材料的磁滞算子临界面方程,把磁滞算子定义为等势线包围的封闭区域,给出了磁滞算子的磁化方向判定方法。定义的磁滞算子满足第二热力学定律,具有能够描述磁滞现象的损耗特性和擦除特性,符合描述磁滞特性的Mandelung定则。     

基于模拟退火改进PSO算法的J-A磁滞模型参数辨识

本文作者提出了一种基于模拟退火改进PSO算法,将模拟退火算法和PSO算法融合,利用模拟退火算法的全局搜索能力与PSO算法的快速收敛性能,可实现磁滞模型参数的快速、精确辨识。J-A磁滞模型参数辨识的仿真验证了所提混合算法对于磁滞曲线的拟合程度、辨识所得参数精度均更高,且不易于陷入局部最优解。同时,通过引入铁心在交变磁场中产生的损耗部分,建立了动态J-A磁滞模型以评估动态损耗对磁内能的影响,验证了所提出算法在考虑涡流损耗和异常损耗因素下工程应用中参数辨识的快速性与有效性。     

一种基于J-A磁滞模型的变压器在线运行监测方法

变压器由于其特殊的电磁特性,在运行中可能会出现各种隐性且未能触发相关保护的故障,危及设备以及电网的安全稳定运行,文中提出一种基于J-A磁滞模型的变压器在线运行状态监测的方法,目的在于辅助运维人员判断变压器在实际运行中可能会出现的各种故障。首先建立基于J-A磁滞理论的变压器模型,然后采集对实际运行中变压器的相关波形,利用小波变换分析实时工况下变压器时波形与所建立的变压器模型预测波形进行误差校验,通过校验结果来判断变压器是否正常工作,最后,通过仿真实验,验证了所提监测方法的可靠性。     

基于R-L分数阶导数的动态J-A磁滞模型及其特征参数辨识算法

在高频、直流偏磁等非标准磁化条件下,电力变压器的铁心损耗显著增加,造成其性能恶化。为实现对高频、直流偏磁下铁磁材料动态磁滞特性与损耗的准确模拟,该文首先在静态J-A模型中引入直流磁密,推导得到适用于描述直流偏磁条件下铁磁材料磁滞特性的静态J-A修正模型;然后引入R-L型分数阶导数对高频条件下涡流场及涡流损耗表达式进行改进,考虑涡流与剩余损耗对高频条件下磁化物理机制的影响,建立动态J-A模型;最后引入模拟退火算法,以损耗计算值与实测值之间的均方根误差最小化作为优化算法的目标函数,辨识模型中阻尼系数与分数阶导数阶次的全局最优值。将动态J-A模型模拟的磁滞回线和损耗与实验数据进行对比,结果表明:对高频磁场叠加直流偏磁条件下磁滞回线面积模拟误差绝对值为7.84%,损耗预测的平均绝对误差为7.35%,验证该文所提方法的准确性。     

基于Jiles-Atherton磁滞理论三相三柱变压器直流偏磁的电磁混合模型

直流输电系统单极运行情况下,直流通过变压器接地中性点,构成交流系统变压器的直流偏磁,准确获得变压器铁心的磁性能并建立变压器暂态模型是分析偏磁问题的关键。介绍了基于反映物理机制的Jiles-Atherton磁滞模型模拟铁心磁化性能、以三相三柱式变压器铁心和绕组的空间结构为基础、建立的变压器电磁混合模型,研究了偏磁条件下励磁电流及其谐波的规律特性。并与实测数据进行对比分析,结果表明:实验结果和计算结果吻合,本文提出的变压器电磁混合模型具有一定的可行性,提高了磁路耦合变压器模型的精度。     

变压器铁心磁滞模型参数辨识

针对描述铁心磁滞特性的Jiles-Atherton模型中参数确定较难问题,通过找出各参数对磁滞回线特征量的影响规律,确定各参数比较合理的拟合初始值。参数采用逐个优化算法,以实验获取的磁滞回线与计算得到的磁滞回线之间的均方误差最小值作为优化目标,并以2者之间的均方误差反馈控制每个参数的优化启动、优化停止及变化百分比,从而得到一组最佳逼近的Jiles-Atherton模型参数。研究结果表明该算法简单实用。通过拟合数据与理论数据、实际硅钢片数据及实验数据的对比,验证了该算法的正确性和有效性。