[發明專利]一種電抗器電感值的計算方法

在審

• 申請號: 202111674634.1
• 申請日: 2021-12-31
• 公開（公告）號: CN114239320A
• 公開（公告）日: 2022-03-25
• 發明（設計）人: 金亮;楊承曉;祝登鋒;楊慶新;鞏德鑫
• 申請（專利權）人: 河北工業大學
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06F30/23;G06N3/00
• 代理公司: 天津企興智財知識產權代理有限公司 12226
• 代理人: 薛萌萌

1.一種電抗器電感值的計算方法，其特征在于包括以下步驟：

S1、根據電抗器的結構，建立含有待定參數的電感計算灰箱模型公式；

S2、利用數值模擬法得到不同結構參數的電感數據集；

S3、利用改進差分進化算法對電感數據集進行參數識別，得到最終的待定參數，確定最終的電感計算公式；

S4、對新的電感計算公式進行檢驗。

2.根據權利要求1所述的一種電抗器電感值的計算方法，其特征在于：步驟S1中建立電感計算灰箱模型公式的具體過程如下：

選取電抗器的線圈匝數N、內徑Rin、高度H以及纏繞厚度W作為整體設計參量，通過控制變量法確定電感值與匝數為平方關系，與線圈內徑和線圈纏繞厚度成正比關系，與高度成反比關系；

基于上述參數和比例關系，初步構建含有待定參數的電感計算灰箱模型公式為：

其中，D_av＝2×R_in+W是螺線管的平均直徑。

3.根據權利要求1所述的一種電抗器電感值的計算方法，其特征在于：步驟S2中數值模擬法為建立電抗器三維有限元場-路耦合模型進行仿真。

4.根據權利要求1所述的一種電抗器電感值的計算方法，其特征在于：步驟S3中利用改進差分進化算法對電感數據集進行參數識別，得到最終的待定參數包括以下步驟：

S301、根據步驟S2中的電感數據集，進行初始化操作，產生初始化種群；

S302、計算初始化種群中的每個電感參數的適應值；

S303、根據個體化變異公式對初始化種群中的個體進行變異操作，得到變異后的個體；

S304、利用種群交叉公式對變異后的個體與父代個體進行種群交叉操作，得到交叉之后的種群個體；

S305、按照設定的目標函數，將交叉之后的個體與父代種群中的個體進行比較，從中選出優勢個體作為下一代的個體；

S306、判斷此時的迭代次數是否達到了最大迭代次數，如果達到了，就輸出最優結果；如果沒有達到，需要重復步驟S302-S306。

5.根據權利要求1所述的一種電抗器電感值的計算方法，其特征在于：步驟S301中初始化操作過程如下：

利用待識別參數公式對電感數據集進行初始化；

待識別參數的公式如下：

其中，i＝1,2,...NP；j＝1,2,...D；D為模型中待辨識的總數，NP為改進差分進化算法中的種群規模，和分別表示參數的上限和下限，rand_j[0,1]為0-1區間內的一個隨機數值。

6.根據權利要求1所述的一種電抗器電感值的計算方法，其特征在于：步驟S302中計算初始化種群中的每個電感參數的適應值過程如下：

利用參數估計值和真值之差的平方和求期望，具體公式如下：

Y_i(θ)和L_i(θ)分別為本模型輸出電感值和實際電感值。

7.根據權利要求1所述的一種電抗器電感值的計算方法，其特征在于：步驟S303中個體化變異公式：

u_i,G＝λθ_best,G+(1-λ)·θ_i,G+F·(θ_r1,G-θ_r2,G)；

其中，λ和F為引入的自適應變異因子，θ_r1,G為第G代第r1個個體的模型參數數值，θ_r2,G為第G代第r2個個體的模型參數數值，i≠r1≠r2。

8.根據權利要求1所述的一種電抗器電感值的計算方法，其特征在于：步驟S304中利用種群交叉公式如下：

u為變異后的個體，j為第j個參數，j_rand從(1，NP)中選取的一個隨機數，cr為此種群的交叉率。

9.根據權利要求1所述的一種電抗器電感值的計算方法，其特征在于：步驟S4中對新的電感計算公式檢驗過程如下：

利用comsol仿真軟件對電抗器參數進行仿真，得到仿真電感值，利用origin繪制曲線圖，同時將電抗器參數帶入新的電感計算公式，得到電感值，同時利用origin繪制曲線圖，將所得的計算公式的曲線和仿真曲線進行對比，得出擬合曲線，根據擬合曲線得出新的電感計算公式的有效性。