静电除尘用高频高压变压器优化设计方法
【专利摘要】本发明公开了一种静电除尘用高频高压变压器优化设计方法，选取合适的磁芯，针对高频变压器的特性，在高频高压变压器设计方法的基础上将粒子群与遗传算法相结合，以变压器匝比以及波形的占空比为优化变量，以输出损耗为优化目标对变压器进行优化设计。本发明采用遗传粒子群算法，即在粒子群算法的基础上将遗传算法的选择算法、交叉操作以及变异操作引入到粒子群算法中，此算法迭代过程简单，具有容易理解、易于实现、收敛速度较快、效率更优等优点。
【专利说明】
静电除尘用高频高压变压器优化设计方法
技术领域：
[0001] 本发明设计一种变压器优化设计方法，尤其涉及一种静电除尘用高频高压变压器 优化设计方法，属于环保设备技术领域。 技术背景：
[0002] 随着工业的不断发展，大气污染日趋严重，人类的环保意识逐渐加强，对工业除尘 技术提出了更高要求。其中，高频高压静电除尘器在工业除尘使用中越来越广泛。
[0003] 高频变压器是静电除尘设备非常重要的一个环节。随着电力技术的不断发展，变 压器的整体性能得到了稳步的提升，但从目前变压器使用情况来看，还存在着诸多的问题， 必须对其进行优化设计，以实现变压器效率发挥的最大化。尤其由于其工作在高频条件下， 运行状态更加复杂，高频损耗增加，因此如何减小损耗提高效率仍然需要更多的研究。
[0004] 粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization-PSO)、遗传算法（Genetic Algorithm-GA)都是用途很广的进化算法(Evolutionary Algorithm-EA) dPSO算法和GA算 法相似，从随机解出发，通过迭代寻找最优解。专利号为CN 104317979 A和CN 103310055 B 的文献分别介绍了遗传算法和粒子群算法来优化变压器设计，但粒子群算法由于个体之间 不直接进行信息共享，易陷入局部最优，而遗传算法没有考虑每一代个体的情况，易陷入局 部最优，因此两种算法局限。
【发明内容】
：
[0005] 本发明的目的在于，提供一种静电除尘用高频高压变压器优化设计方法。为了提 高高频高压变压器的传输效率，使其满足高频条件的要求，本发明通过采用遗传粒子群优 化算法，满足了其各方面的性能要求，输出效率要求达到85%以上，并保持变压器的运行状 态稳定。
[0006] 本发明的目的主要通过以下技术方案来实现：
[0007] -种静电除尘用高频高压变压器优化设计方法，具体包括：
[0008] (1)根据设计任务确定变压器技术参数；
[0009] (2)谐振参数分析，谐振参数的选取应满足fs〈l/2fr，式中fs为开关频率，为谐振 固有频率：
，(^^(^(^/((^(^上为漏感心为分布电容'为串联谐振电 容，电源工作于电流断续模式；
[0010] (3)根据功率、频率等相关参数由下式计算面积积AP值：
[0012]式中K为波形系数，D为整周期占空比，为了使~值满足最大要求，取D为最大值，D =1 ;KU为窗口利用系数，取值范围为0.2-0.4，J为电流密度，经验值为150-400A/cm2; f为工 作频率;Bm为最大磁通密度，
；AW为整个磁芯窗口面积;为有效截面积；
[0013] ⑷选择磁芯材料，为德国VAC公司型号为Vitroperm 500的超微晶合金；
[0014]
式中UP-min为一次侧输入电压的额定最小值；
[0015] (6)采用遗传粒子群算法，以变压器损耗为优化目标，以匝比和占空比为优化变 量，若优化结果与目标效率相符，则继续下一步，否则重新进行优化，优化函数可由下式简 单表示：
[0017] 式中PlQSS(n，D)为变压器的损耗表达式;η为变压器原副边匝比；D为波形的占空 比；
[0018] (7)利用(6)中优化得到的变压器原副边匝比，确定原副边匝数 112 = 11\111，111、112为原副边阻数；
[0019] (8)主绝缘结构设计，采用油浸式变压器，其主绝缘采用变压器油作为绝缘材料， 采用油屏蔽绝缘结构；
求出变压器铁芯的窗口 宽度Lw，以及变压器的体积V。;其中U为原边绕组与磁芯之间的绝缘距离，L2为原边绕组每 层厚度，L3为变压器原边副边绝缘距离，L4为副边绕组每层厚度，n2。为副边的绕组层数，。为 变压器副边到副边的绝缘距离，A。为变压器的几何截面积，hi表示磁芯窗口高度；
[0020] (9)计算绕组线规，原边绕组的裸导线截面积SP = IP/J，原边的铜箱的高度
，副边绕组的裸导线截面积
次级导线线径，其中Is为副边电流;原 边电流IP = IsXn;dP为铜箱厚度；
[0021] (10)验证磁芯窗口面积能否满足式SPm+Ssn2<0.2Di 2要求，若满足，继续下一步， 否则回到(9)重新计算;其中Di表示磁芯窗口宽度；
[0022] (11)计算绕组绕组铜损，由式
[0023]
Pcu = 2(Pp-CU+PS-cu)计算绕组铜损； 其中kP-s、kP-x分别表示原边绕组的集肤效应系数与邻近效应系数，k s-s、ks-x分别表示副边绕 组的集肤效应系数与邻近效应系数，p为电阻率，S为集肤效应穿透深度，r〇为导线半径，r〇= dP/l · 772，ri = ds/2, Δ 〇 = (1Ρ/δ，Δ i = ds/5，la-p、la-s表示原副边绕组的平均阻长，R ac-p、Rac-s 分别表示原副边绕组的交流电阻，匕^^匕^分别表示原副边绕组的铜耗^^为绕组铜损；
[0024]
;式中磁芯密度 Pcore = 7 · 2g/cm3，V。为 变压器体积，k、a、β为经验系数，D1/2为半周期的占空比；
[0025]
-验证效率η是否大于等于80%，若满足，继续下一步， 否则回到⑴重新计算，其中Ρ。为输出功率，ΡΣ为总损耗，Pj： = pcu+pFe;
[0026] (14)确定变压器的分布参数以及串联谐振电容，判断其是否满足(2)中的频率要 求，若满足，则继续下一步，否则回到（1)重新计算；
[0027] (15)变压器温升及散热计算
，若满足，则继续下一步，否则 回到（1)重新计算;其中Ρ?为变压器总损耗;Kk为传热系数，St为变压器的总表面积；
[0028] (16)短路阻抗计算，
，在9%- 10.5%，则满足要求，若满足，则继续下一步，否则回到（1)重新计算；其中W初级绕组总匝 数，I为初级绕组额定电流，K为附加电抗系数，可查表得，P为洛氏系数，et为高低压绕组每 匝电压，SD指漏磁的等效面积，H k为两个绕组得平均电抗高度。
[0029] 本发明的目的可以通过以下技术措施进一步实现：
[0030] 前述静电除尘用高频高压变压器优化设计方法，其中步骤(3)中，当输入波形为正 弦波时，K = 4.44;当输入波形为方波时，K = 4，KU取0.4;J取150A/cm2;Bm取值0.4T。
[0031] 前述静电除尘用高频高压变压器优化设计方法，其中步骤(6)的遗传粒子群优化 算法，其具体步骤如下：
[0032] (1)粒子群初始化:初始化粒子群的迭代次数G，粒子维数η，群体规模m;
[0033] (2)初始化粒子的位置和速度:创建m行η列的位置矩阵pop，并将其赋值在0到1之 间，每一行代表一个粒子，第一列代表匝比，第二列代表占空比，第三列代表变压器损耗，并 使MinX( j)彡pop(i，j)彡MaxX( j)，其中1彡i彡m，1彡j彡n，MinX( j)为第j列变量对应的最小 值，MaxX(j)为第j列变量对应的最大值;同时创建一个m行η列的速度矩阵v，值为[0，0.02 ]; 并将粒子的当前位置p〇p(i，j)初始化为粒子自身的最优位置ibest，根据粒子的初始位置 用适应度函数求出所有粒子的适应度值，找出适应度最优的粒子位置，将其作为粒子群全 局最优位置的初值gbest;
[0034] (3)粒子适应度计算:随着粒子群更新迭代的进行，用适应度函数求出更新之后粒 子的适应度值，将适应度值的优劣作为粒子更新的依据；
[0035] (4)轮盘赌选择：随机生成一个行数则将pop矩阵的第r行选择生成新 的m行η列的矩阵newpop中进行下面的交叉变异等操作；
[0036] (5)交叉操作:选择一个交叉概率pc，取值范围为[0.4,0.9]，当随机生成的概率小 于pc时则进行交叉操作，矩阵newpop的第m行赋值为全局最优值gbest;
[0037] (6)变异操作:选择合适的变异概率pm，取值范围为[0.01，0.1 ]，当随机产生的概 率小于此概率时则粒子进行变异，即将其值变为随机值，矩阵newpop的第m行赋值为全局最 优值gbest;
[0038] (7)更新粒子自身的最优位置ibest和粒子群全局最优位置gbest:计算并判断更 新之后粒子的适应度值，若其值优于粒子在自身最优位置ibest处所取得的适应度值，则将 ibest更新为当前粒子的位置，否则不更新;若其值优于在粒子群全局最优位置gbest处所 取得的适应度值，则将gbest更新为当前粒子位置，否则不更新。
[0039] (8)更新粒子位置和速度:按照下列的粒子群的速度和位置更新公式，更新粒子的 速度和位置，并将其值约束在限值范围之内；
[0040] v(i,:)=w*v(i,:)+cl*ri*(ibest(i,:)-pop(i,:))+c2*r2*(gbest-pop(i,:)) [0041 ] pop( i , :) =pop( i ,:)+0.3*v( i ,:)
[0042] 其中w为惯性权重因子，用来控制当前粒子速度对下一代粒子更新的影响，w越大， 影响越大，粒子的更新的速度越快，群体较活跃，有利于全局寻优;反之，速度更新慢，有利 于局部寻优;cl、c2为[0,2]上的常数，称为正的加权常数，用来控制粒子向自身最优位置 ibest以及全局最优位置gbest靠近的速度，一般取cl = c2 = 2 ;rl、r2为[0,1]上的常数，每 次迭代时都会随机产生;式中的？〇?(1:)、^(1， ：）分别为?〇?矩阵和￥矩阵第1行的所有元 素，Ki彡m;
[0043] (9)判断是否满足终止条件，满足则停止迭代，否则继续。
[0044] 前述静电除尘用高频高压变压器优化设计方法，其中交叉概率pc取值为0.8。
[0045] 前述静电除尘用高频高压变压器优化设计方法，其中变异概率pm，取值为0.04。
[0046] 与现有技术相比，本发明的有益效果是:针对高频变压器的特性，在高频高压变压 器设计方法的基础上将粒子群与遗传算法相结合，以变压器匝比以及波形的占空比为优化 变量，以输出损耗为优化目标对变压器进行优化设计。本发明采用遗传粒子群算法，即在粒 子群算法的基础上将遗传算法的选择算法、交叉操作以及变异操作引入到粒子群算法中， 遗传粒子群算法在基本粒子群算法的基础上加入惯性权重，对算法的全局和局部寻优能力 得到改进，并且与遗传算法相结合，加入了交叉变异因子弥补粒子群算法的缺陷和不足。此 算法迭代过程简单，具有容易理解、易于实现、收敛速度较快、效率更优等优点。
【附图说明】：
[0047] 图1是静电除尘用高频高压电源系统结构图；
[0048] 图2是基于遗传粒子群算法的静电除尘用高频高压变压器设计流程图；
[0049]图3是遗传粒子群优化算法设计流程图；
[0050]图4变压器简化模型。
【具体实施方式】：
[0051] 下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明。
[0052] 如图1所示，为静电除尘用高频高压电源系统结构图，系统主电路主要包括：380V 三相交流电1、电力线滤波器2、三相整流电路3、滤波电容4、第一全桥逆变电路5、第一缓冲 电路6、第二全桥逆变电路7、第二缓冲电路8、谐振电路9、高频变压器10、高压整流硅堆11、 阻尼电阻12、等效负载13。系统控制回路主要包括:模拟信号调理电路14、主控电路15、数字 信号调理电路16、驱动板17、iFIX上位机监控单元18。
[0053] 380V三相交流电1先经过串联的电力线滤波器2除噪，再依次通过串联的三相整流 电路3以及滤波电容4转变为530V直流电，再通过串联的第一全桥逆变电路5、第一缓冲电路 6、第二全桥逆变电路7、第二缓冲电路8、谐振电路9将530V直流电转变为20kHz的高频交流 电，并送至高频变压器10升压，最后经过高压整流硅堆11整流后，输出72kV高压直流电。在 此过程中，控制回路采集主回路及其他相关信号，采集的信号依次经过模拟信号调理电路 14、主控电路15、数字信号调理电路16后再送入驱动板17和iFIX上位机监控单元18,驱动板 17根据采集的信号输出相应频率的PWM波至第一全桥逆变电路5和第二全桥逆变电路7， iFIX上位机监控单元18则将各个信号的运行状况进行显示与故障处理等，共同实现电源的 输出控制。
[0054]如图4所示为变压器简化模型。如图2、图3所示:基于遗传粒子群算法的静电除尘 用高频高压变压器设计方法，具体步骤如下：
[0055] (1)根据设计任务确定各原始技术要求，如工作频率f = 20kHZ，一次侧输入电压1^ 在510V~530V范围，二次侧输出电压US = 80V，二次侧输出电流IS = 1.07A，输出功率P〇 = 85KVA，效率η彡80%，温升 Δ t<45°C等。
[0056] (2)谐振参数分析，谐振参数的选取应满足f s〈 l/2f r，式中f s为开关频率，f r为谐振 固有频率，/: = 1/(2G = (CPCS)/(CS+CP)，Ls为漏感，C P为分布电容，Cs为串联谐振电 容，选取合适的参数使电源工作于电流断续模式。
[0057] (3)跟据功率，频率等相关参数由下式计算AP值。
[0059] (4)选择磁芯材料，跟据AP值选和实际需求选择其尺寸。采用选择德国VAC公司型 号为Vitroperm 500的超微晶合金。采用双向磁化状态，采用对高频损耗小、高导磁的纳米 超微晶圆形截面口字形磁芯，采取特殊的高压线包绕制工艺，缩小了窗口尺寸，减小了铁芯 损耗。采用不锈钢盖板，避免了高频涡流的产生。
[0061] (6)采用遗传粒子群算法，以变压器损耗为优化目标，以匝比和占空比为优化变 量，若优化结果与目标损耗相符，则继续下一步，否则重新进行优化，优化函数可由下式简 单表示：
[0063] 式中Ρι_(η，?)为变压器的损耗表达式；
[0064] η为变压器原副边匝比；
[0065] D为波形的占空比；
[0066]优化的具体的方法如下：
[0067] 1)粒子群初始化:初始化粒子群的迭代次数G，粒子维数η，群体规模m等。
[0068] 2)初始化粒子的位置和速度:创建m行η列的位置矩阵pop，并将其赋值在0到1之 间，每一行代表一个粒子，第一列代表匝比，第二列代表占空比，第三列代表变压器损耗，包 括铜损和铁损，并使MinX( j) <pop( i，j) <MaxX( j)，其中1彡i彡m，1彡j彡n，MinX( j)为第j 列变量对应的最小值，MaxX(j)为第j列变量对应的最大值。同时创建一个m行n列的速度矩 阵v，值为[0,0.02]。并将粒子的当前位置pop(i，j)初始化为粒子自身的最优位置ibest，根 据粒子的初始位置用适应度函数求出所有粒子的适应度值，找出适应度最优的粒子位置， 将其作为粒子群全局最优位置的初值gbest。
[0069] 3)粒子适应度计算：随着粒子群更新迭代的进行，用适应度函数求出更新之后粒 子的适应度值，将适应度值的优劣作为粒子更新的依据。
[0070] 4)轮盘赌选择:随机生成一个行数则将pop矩阵的第r行选择生成新的 m行η列的矩阵newpop中进行下面的交叉变异等操作。
[0071] 5)交叉操作:选择一个交叉概率pc，一般取[0.4,0.9]，取值为0.8最佳，当随机生 成的概率小于pc时则进行交叉操作，交叉方法采取方法为:第一行与第m行交换，第二行与 第m-Ι行交换，以此类推。矩阵newpop的第m行赋值为全局最优值gbest。
[0072] 6)变异操作:选择合适的变异概率pm，一般取[0.01，0.1 ]，取值为0.04最佳，当随 机产生的概率小于此概率时则粒子进行变异，即将其值变为在参数范围内的随机值。矩阵 newpop的第m行赋值为全局最优值gbest。
[0073] 7)更新粒子自身的最优位置ibest和粒子群全局最优位置gbest。
[0074] 8)更新粒子位置和速度:按照下列的粒子群的速度和位置更新公式，更新粒子的 速度和位置，并将其值约束在限值范围之内。速度更新公式及位移更新公式如下：
[0075] v(i,:)=w*v(i,:)+cl*ri*(ibest(i,:)-pop(i,:))+c2*r2*(gbest-pop(i,:))
[0076] pop( i , :) =pop( i ,:)+0.3*v( i ,:)
[0077] 式中cl、c2为正的加权常数，用来调节粒子向粒子自身以及整个种群最优位置靠 近的速度，一般取cl = c2 = 2。
[0078] w为惯性权重因子。
[0079] rl、r2为0到1之间的随机数。
[0080] i表示行数，l$i彡m。
[0081] 9)判断是否满足终止条件，本文中终止条件为要求迭代的总次数，满足则停止迭 代，否则继续。
[0082] 10)输出结果得匝比n = 156,占空比D = 0.69,可以看出匝比的理论值与优化值非 常接近，损耗也满足要求。则利用优化结果进行一下计算。
[0083] (7)利用(6)中优化得到的变压器原副边匝比，确定原副边匝数，
[0085] (8)主绝缘结构设计，本发明采用油浸式变压器，其主绝缘采用变压器油作为绝缘
材料，采用油屏蔽绝缘结构， 计算得Lw = 1 · 7cm，Vc = 3 · 196 X 103cm3〇
[0086] (9)计算绕组线规，原边绕组的裸导线截面积SP = IP/J=167 X 102/150 = lllmm，原 边的铜箱的高度hP = SP/dP = 111/0 · 5 = 222mm，副边绕组的裸导线截面积Ss = Is/J= 1 · 07 X 102/150 = 0· 713mm2，
。其中Is为副边电流； 原边电流]^ = 15\11=1.07\156 = 167六;(11)为铜箱厚度。
[0087] (10)验证磁芯窗□面积能否满足式SPm+Ssn 2<0.2Di2要求，若满足，继续下一步， 否则回到（9)重新计算。带入本发明中的数据带得（111 X 7+0.713 X 1092 = 1555.6)<(0.2 X 1702 = 5780)，证明满足要求。
[0088] (11)计算绕组铜损，由下式
[0090]
得到原副边绕 组的铜耗，最后计算得绕组铜损为 P? = 2(PP-CU+PS-。11)=2\(68.64+3468.6) = 7074.481，其 中kP-s、kP-x分别表示原边绕组的集肤效应系数与邻近效应系数，k s-s、ks-x分别表示副边绕组 的集肤效应系数与邻近效应系数，P为电阻率，δ为集肤效应穿透深度，r Q为导线半径，r〇 = dP/l .772，ri = ds/2, Δ 〇 = (1Ρ/δ，Δ ：L = ds/5，la-p、la-s表示原副边绕组的平均阻长，R ac-p、Rac-s 分别表示原副边绕组的交流电阻，匕^^匕^分别表示原副边绕组的铜耗。。
[0091] (12)由下式计算磁芯损耗
[0092]
中磁芯密度口^二了义/^^为变压器体积汰&^为经验系数以^为半周期的占空比油 (6)步优化结果取0.345。
[0093] (13)依据效率公式.
验证效率η是否大于等于80%，若满足，继续下一 步，否则回到（1 )重新计算；本发明中将各参数带入得
[0094] (14)确定变压器的分布参数以及串联谐振电容，判断其是否满足(2)中的频率要 求，若满足，则继续下一步，否则回到（1)重新计算。本发明中变压器绕组产生的漏感L s = 13 μΗ，分布电容CP = 6μΗ，串联谐振电容Cs = ΙμΗ，经计算fr = 47HZ，满足要求。
[0095] (15)变压器温升及散热计算，假设磁芯和绕组产生的热量均匀消散，则温升近似 为：
[0097] 其中，At为允许温升;Ρ?为变压器总损耗;Kk为传热系数，对油浸式变压器，K k = 5 X10-3W/(°C · cm2);对于干式变压器，Kk=1.25X10-3W/(°C · cm2);St为变压器的总表面积。
[0098] (16)短路阻抗计算，短路阻抗的计算公式可化简为下式：
[0100]其中uk( %)为短路阻抗Uk的电抗分量百分值，f为变压器工作频率，w初级绕组总匝 数，I为初级绕组额定电流，K为附加电抗系数，可查表得，P为洛氏系数，et为高低压绕组每 匝电压，SD指漏磁的等效面积，H k为两个绕组得平均电抗高度。
[0101] 本发明算法与变压器具体参数得关系为:根据公式推导出目标函数，即适应度函 数，公式包含优化变量与优化目标参数，通过算法迭代可以计算出最优参数。
[0102] 除上述实施例外，本发明还可以有其他实施方式，凡采用等同替换或等效变换形 成的技术方案，均落在本发明要求的保护范围内。
【主权项】
1. 一种静电除尘用高频高压变压器优化设计方法，其特征在于，包括W下步骤： (1) 根据设计任务确定变压器技术参数； (2) 谐振参数分析，谐振参数的选取应满足fs<l/2fr，式中fs为开关频率，fr为谐振固有 频率，X二1/(2 Jy仅），Ce = (CpCs)/(Cs+Cp)，Ls为漏感，Cp为分布电容，Cs为串联谐振电容， 电源工作于电流断续模式； (3) 根据功率、频率等相关参数由下式计算面积积Ap值：式中K为波形系数，D为整周期占空比，为了使Ap值满足最大要求，取D为最大值，D = 1; Ku 为窗口利用系数，取值范围为0.2-0.4，J为电流密度，经验值为150-400A/cm2;f为工作频 率;Bm为最大磁通密度，取A, =-;Aw为整个磁忍窗口面积;Ae为有效截面积； (4) 选择磁忍材料，为德国VAC公司型号为Vitroperm 500的超微晶合金； (5) 计算应比理论值巧中Up-min为一次侧输入电压的额定最小值； (6) 采用遗传粒子群算法，W变压器损耗为优化目标，W应比和占空比为优化变量，若 优化结果与目标效率相符，则继续下一步，否则重新进行优化，优化函数可由下式简单表 示：式中PiDss(n，D)为变压器的损耗表达式;η为变压器原副边应比;D为波形的占空比； (7) 利用(6)中优化得到的变压器原副边应比，确定原副边应数：，Π 2 = η Χηι，ηι、Π2为原副边应数； (8) 主绝缘结构设计，采用油浸式变压器，其主绝缘采用变压器油作为绝缘材料，采用 油屏蔽绝缘结构；由??求出变压器铁忍的窗口宽 度Lw，W及变压器的体积Vc;其中^为原边绕组与磁忍之间的绝缘距离，L2为原边绕组每层 厚度，L3为变压器原边副边绝缘距离，L4为副边绕组每层厚度，ri2c为副边的绕组层数，Ls为变 压器副边到副边的绝缘距离，A。为变压器的几何截面积，hi表示磁忍窗口高度； (9) 计算绕组线规，原边绕组的裸导线截面积Sp = Ip/J，原边的铜锥的高度//,，=%，副边 dp 绕组的裸导线截面巧其中Is为副边电流;原边电流Ip = Is Xn;dp为铜锥厚度； (10) 验证磁忍窗口面积能否满足式Spm+Ssn2《0.2Di2要求，若满足，继续下一步，否则 Pcu = 2(Pp-cu + Ps-cu)计算绕组铜损；其中 回到(9)重新计算;其中化表示磁忍窗口宽度；(11)计算绕组绕组铜损，由式\ kp-s、kp-x分别表示原边绕组的集肤效应系数与邻近效应系数，ks-s、ks-x分别表示副边绕组的 集肤效应系数与邻近效应系数，P为电阻率，δ为集肤效应穿透深度，ro为导线半径，r〇 = dp/ 1.772，;ri = ds/2, Δ 〇 = dp^，Δ 1 =山作，13可、13-3表示原副边绕组的平均应长，Rac-p、Rac-s分别 表示原副边绕组的交流电阻，Pp-cu、Ps-cu分别表示原副边绕组的铜耗，Pcu为绕组铜损； (1 2 )计算磁忍损耗戈中磁忍密度Pcnre = 7.2g/cm3，Vc为变压 器体积，k、a、β为经验系数，Di/2为半周期的占空比； (13) 依据效率公式验证效率η是否大于等于80%，若满足，继续下一步，否则 回到（1 )重新计算，其中Ρ。为输出功率，Ρ?为总损耗，Ρ? = Pcu+PFe ; (14) 确定变压器的分布参数w及串联谐振电容，判断其是否满足(2)中的频率要求，若 满足，则继续下一步，否则回到（1)重新计算； (15) 变压器溫升及散热计算，溫升近似为Δ? = ^，若满足，则继续下一步，否则回到 (1)重新计算;其中Ρ?为变压器总损耗;Kk为传热系数，St为变压器的总表面积； (16) 短路阻抗计算，短路阻抗巧，在9 %-10.5 %， 则满足要求，若满足，则继续下一步，否则回到（1)重新计算;其中W初级绕组总应数，I为初 级绕组额定电流，K为附加电抗系数，可查表得，P为洛氏系数，et为高低压绕组每应电压，S 时旨漏磁的等效面积，化为两个绕组得平均电抗高度。2. 如权利要求1所述的静电除尘用高频高压变压器优化设计方法，其特征在于，所述步 骤(3)中，当输入波形为正弦波时，K = 4.44;当输入波形为方波时，K = 4，Ku取0.4; J取150A/ 畑12;8。取值0.41'。3. 如权利要求1所述的静电除尘用高频高压变压器优化设计方法，其特征在于，所述步 骤(6)的遗传粒子群优化算法，其具体步骤如下： (1) 粒子群初始化:初始化粒子群的迭代次数G，粒子维数η，群体规模m; (2) 初始化粒子的位置和速度:创建m行η列的位置矩阵pop,并将其赋值在0到1之间，每 一行代表一个粒子，第一列代表应比，第二列代表占空比，第Ξ列代表变压器损耗，并使 MinX(j)《pop(i，j)《MaxX(j)，其中1《1《111，1《_]'《11，1111乂〇'）为第巧1]变量对应的最小 值，MaxX(j)为第j列变量对应的最大值;同时创建一个m行η列的速度矩阵V，值为[ο，ο. 02 ]; 并将粒子的当前位置p〇p(i，j)初始化为粒子自身的最优位置化est，根据粒子的初始位置 用适应度函数求出所有粒子的适应度值，找出适应度最优的粒子位置，将其作为粒子群全 局最优位置的初值gbest; (3) 粒子适应度计算:随着粒子群更新迭代的进行，用适应度函数求出更新之后粒子的 适应度值，将适应度值的优劣作为粒子更新的依据； (4) 轮盘赌选择:随机生成一个行数r，则将pop矩阵的第r行选择生成新的m行 η列的矩阵newpop中进行下面的交叉变异等操作； (5) 交叉操作:选择一个交叉概率PC，取值范围为[0.4,0.9]，当随机生成的概率小于pc 时则进行交叉操作，矩阵newpop的第m行赋值为全局最优值gbest; (6) 变异操作:选择合适的变异概率pm，取值范围为[0.01，0.1 ]，当随机产生的概率小 于此概率时则粒子进行变异，即将其值变为随机值，矩阵newpop的第m行赋值为全局最优值 gbest； (7) 更新粒子自身的最优位置ibest和粒子群全局最优位置gbest:计算并判断更新之 后粒子的适应度值，若其值优于粒子在自身最优位置ibest处所取得的适应度值，则将 ibest更新为当前粒子的位置，否则不更新;若其值优于在粒子群全局最优位置gbest处所 取得的适应度值，则将gbest更新为当前粒子位置，否则不更新。 (8) 更新粒子位置和速度:按照下列的粒子群的速度和位置更新公式，更新粒子的速度 和位置，并将其值约束在限值范围之内； v(i,:)=w*v(i,:)+cl*ri*(ibest(i,:)_pop(i,:))+c2*r2*(gbest_pop(i,:)) pop(i ,: )=pop(i ,: )+0.3*v(i ,:) 其中W为惯性权重因子，用来控制当前粒子速度对下一代粒子更新的影响，W越大，影响 越大，粒子的更新的速度越快，群体较活跃，有利于全局寻优;反之，速度更新慢，有利于局 部寻优;cl、c2为[0,2]上的常数，称为正的加权常数，用来控制粒子向自身最优位置ibest W及全局最优位置gbest靠近的速度，一般取cl = c2 = 2;rl、r2为[0，1]上的常数，每次迭代 时都会随机产生;式中的9〇9(1，：）、巾。，：）分别为9〇9矩阵和巾矩阵第1行的所有元素，1《1 《m; (9) 判断是否满足终止条件，满足则停止迭代，否则继续。4. 如权利要求3所述的静电除尘用高频高压变压器优化设计方法，其特征在于，所述交 叉概率pc取值为0.8。5. 如权利要求3所述的静电除尘用高频高压变压器优化设计方法，其特征在于，所述变 异概率pm，取值为0.04。
【文档编号】G06N3/00GK106096106SQ201610390088
【公开日】2016年11月9日
【申请日】2016年6月3日 公开号201610390088.1, CN 106096106 A, CN 106096106A, CN 201610390088, CN-A-106096106, CN106096106 A, CN106096106A, CN201610390088, CN201610390088.1
【发明人】曾庆军, 魏月
【申请人】江苏科技大学