一种批量智能电磁开关混联扩容优化配置方法及系统与流程

1.本发明涉及低压电器技术领域，具体涉及一种批量智能电磁开关混联扩容优化配置方法及系统。


背景技术：

2.低压电器是低压配电系统和低压配电网的基石。低压电器广泛应用于低压配电系统之中，起着电路通断、保护和控制的作用，其性能和质量直接影响电力终端用户的用电安全。随着新能源的发展，行业对大容量低压电磁开关的需求越来越强烈。在风电和光伏发电等新能源领域中，其逆变回路电气系统的主电路额定电流等级通常为1260～2100a。以往的低压电磁开关的容量一般只到630a，在一些特殊的工控领域有少量800a。我国针对低压接触器现有国家标准为《gb14048.4
‑
2010低压开关设备和控制设备》，给出的交流接触器相关标准其涉及的电流等级范围最大仅到630a，超出这一电流等级的大容量接触器考核标准尚未明确界定。
3.受限于触头材料、结构热容量等因素，若不增大体积、采用新材料和改进工艺，难以继续提高传统电磁开关的容量。为了提高开关电器的容量，将多台开关以触头串联或并联连接运行是一种较为常见的扩容方案。多断口并联可以有效提高开关的通流能力，但并联运行时存在利用率低的问题。例如，将两台1250a电磁开关并联扩容成一台2000a开关用于大型起重机中，其扩容(总容量相比单台容量)系数仅约为1.6，随着并联支路数增加，扩容系数进一步下降。多断口开关串联技术是开关在更高电压等级场合应用的有效解决方案。串联电磁开关承担电压包含稳态电压和开断过程中的动态电压，稳态电压分布由各断口电阻决定，动态电压受阻容分布的影响。对地分布电容导致不同断口电压分配极不均匀，承受高电压的断口可能被击穿，导致开断失败。电磁开关并联时的不均流、电流转移现象和串联时的不均压现象制约了容量提升效率。因此，实现电磁开关混联的优化配置是提高混联开关扩容能力的关键问题。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本发明的目的在于提供一种批量智能电磁开关混联扩容优化配置方法及系统，能够准确反映智能电磁开关的特性，综合多物理场仿真技术获得等效电路的动态参数值。在混联电磁开关等效电路的基础上，引入响应面方法优化批量电磁开关混联配置，实现混联电磁开关的最优化配置。
5.为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
6.一种批量智能电磁开关混联扩容优化配置方法，包括以下步骤：
7.步骤s1:将智能单极电磁开关的断口等效为动态电阻和动态电容的并联电路，构建批量电磁开关混联等效电路；
8.步骤s2:综合多物理场仿真技术获得等效电路的动态参数值；
9.步骤s3:基于综合多物理场仿真技术获得等效电路的动态参数值，引入响应面方
法优化批量电磁开关混联配置，实现混联电磁开关的最优化配置。
10.进一步的，所述步骤s1具体为：通过智能单极电磁开关全过程动态仿真获得混联开关主电路拓扑网络的关键参数，构建批量电磁开关混联等效电路。
11.进一步的，所述步骤s2具体为：
12.步骤s21:构建智能电磁开关机械动态特性的多物理场耦合模型，并求解电路模型中等效线圈的电感值；
13.步骤s22:构建智能电磁开关触头间电场分布模型，并通过电磁场有限元理论计算智能单极电磁开关触头间的电场；
14.步骤s23:基于磁流体动力学模型建立电磁开关灭弧室中燃弧过程的电弧模型，并求解流体场和电磁场；
15.步骤s24:采用中心复合实验设计，获取电磁开关触头混联扩容能力影响因素；
16.步骤s25:根据步骤s24的试验方案，循环步骤s21
‑
s23计算电磁开关动态特性以及各触头间隙的电场、电弧能量参数，直到完成所有实验方案。
17.进一步的，所述多物理场耦合模型由控制模块电路模型、电磁机构电磁场有限元模型和电磁开关多体动力学模型三个部分组成，三者之间通过通信接口进行数据交换，具体求解如下：
18.首先求解控制模块的电路方程，根据控制策略控制斩波的占空比，输出电流参数作为电磁机构电磁场模型中线圈的激励；
19.电磁场模型求解获得线圈电感和作用于动铁心上的电磁吸力，并输出电磁吸力作为电磁开关整体动力学模型的驱动；
20.电磁开关整体动力学模型计算电磁开关各部件的运动特性以及各部件之间的作用力，并输出当前时刻动铁心的运动速度，该参数将在下一时刻计算时积分得到动静铁心的相对位置并更新电磁机构电磁场模型；
21.更新求解时间步，将前一个时间步电磁场模型计算的线圈电感作为控制模块电路模型的输入，更新电路模型中等效线圈的电感值，计算直到求解结束。
22.进一步的，所述电弧模包括流体场求解和电磁场求解，流体场模型模拟灭弧室中的气流场、温度场以及电弧的运动情况；电磁场模型仿真触头和电弧中的电流分布以及灭弧室磁场分布，具体求解如下：在每一个时间步，将电磁场模型获得的电流密度和磁场分布作为流体模型的源项加载到流体场模型，计算灭弧室气流场、热场、辐射场得到灭弧室内的气流场温度分布、气流速度分布、压力分布参数，并将流体模型获得的温度分布作为下一个时间步电磁场模型的载荷加载到电磁场模型。
23.进一步的，所述步骤s3具体为：
24.步骤s31:将多目标问题转化为单目标问题,并采用灰色关联法建立电磁开关的多维灰色关联度模型；
25.步骤s32:构造灰色关联度的响应面预测模型，应用最小二乘法对实验数据进行回归分析，拟合响应面方程；
26.步骤s33:对拟合获得的响应面预测模型进行拟合精度检验，以拟合复相关系数、调整后的拟合复相关系数和模型预测残差为评价标准，验证步骤s32获得的响应面预测模型的拟合精度和可信度；
27.步骤s34:采用遗传算法对步骤s33中的每一个变量空间的响应面预测模型进行寻优，获得每一个试验方案的最优化的设计参数，比较每一组方案的局部最优设计，从中选出全局最优设计参数。
28.进一步的，所述步骤s31具体为：
29.灰色关联度计算方法如下：
30.低压电磁开关性能指标的参考序列为：x
i
＝{x
i
(1),x
i
(2),
…
,x
i
(n)},i＝1,2,
…
,m。其中，n为设计变量个数，m为评价方案个数；
31.计算各项指标的灰色关联系数gcc：
[0032][0033]
式中ρ为分辨系数，取值范围0～1，通常取0.5。
[0034]
计算灰色关联度grg，灰色关联度是各项指标灰色关联系数的加权和：
[0035][0036]
其中w
j
为第j个指标的权重系数。
[0037]
进一步的，所述权重系数通过熵权法确定，具体如下：
[0038]
对于m个评价方案，n项指标构成的评价矩阵r＝(r
ij
)m
×
n，将指标进行标准化：
[0039][0040]
式中p
ij
为标准化的指标数据；
[0041]
计算评价指标的信息熵值和权重：
[0042][0043]
式中，e
j
为第j项评价指标的熵值，w
j
为第j项评价指标的权重，∑w
j
＝1。
[0044]
进一步的，所述响应面的回归方程包括：一阶回归方程、不完全二阶回归方程、完全二阶回归方程。
[0045]
进一步的，所述步骤s33具体为：
[0046]
对拟合获得的响应面预测模型进行拟合精度检验，以拟合复相关系数r2、调整后的拟合负相关系数r
a2
和模型预测残差为评价标准，验证步骤s32获得的响应面预测模型的拟合精度和可信度；
[0047]
若响应面预测模型满足精度和可信度要求，则进行下一个步骤进行寻优。若不满足精度和可信度要求，则根据拟合情况更换回归方程模型、增加或删除数据点，重新拟合响应面预测模型，并验证响应面模型的准确度；
[0048]
若仍不满足精度和可信度要求，则对变量的取值空间进行分割，重新生成多个实验方案。
[0049]
一种批量智能电磁开关混联扩容优化配置系统，包括智能单极电磁开关多物理场仿真模块、混联开关主电路拓扑网络模块和混联电磁开关优化配置模块；所述智能电磁开关多物理场仿真模块包括动态过程模型、电场模型和动态燃弧模型，计算电磁开关工作过程的关键参数，为构建混联开关主电路拓扑网络模型提供数据基础；所述混联开关主电路拓扑网络模块是一种等效电路拓扑模型，在智能电磁开关多物理场仿真模块的数据基础上获得分布电路参数；所述混联电磁开关优化配置模块基于实验设计理论和响应面优化方法从混联开关系统拓扑和智能电磁开关控制的角度实现批量智能电磁开关混联扩容的优化配置。
[0050]
本发明与现有技术相比具有以下有益效果：
[0051]
本发明能够准确反映智能电磁开关的特性，提高混联开关的扩容能力，实现混联开关扩容的最优化配置。
附图说明
[0052]
图1是本发明一实施例中系统结构示意图；
[0053]
图2是本发明一实施例中批量电磁开关混联主电路拓扑网络；
[0054]
图3是本发明一实施例中电路
‑
电磁场
‑
机械动力学耦合计算流程图；
[0055]
图4是本发明一实施例中电磁开关燃弧多物理场耦合示意图；
[0056]
图5是本发明一实施例中中心复合实验设计立方图；
[0057]
图6是本发明一实施例中混联电磁开关优化配置示意图。
具体实施方式
[0058]
下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。
[0059]
参考图1，本实施例中，提供一种批量智能电磁开关混联扩容优化配置系统，包括智能单极电磁开关多物理场仿真模块、混联开关主电路拓扑网络模块和混联电磁开关优化配置模块；所述智能电磁开关多物理场仿真模块包括动态过程模型、电场模型和动态燃弧模型，计算电磁开关工作过程的关键参数，为构建混联开关主电路拓扑网络模型提供数据基础；所述混联开关主电路拓扑网络模块是一种等效电路拓扑模型，在智能电磁开关多物理场仿真模块的数据基础上获得分布电路参数；所述混联电磁开关优化配置模块基于实验设计理论和响应面优化方法从混联开关系统拓扑和智能电磁开关控制的角度实现批量智能电磁开关混联扩容的优化配置。
[0060]
在本实施例中，优选的，请参照图6，本发明提供一种批量智能电磁开关混联扩容优化配置方法，包括以下步骤：
[0061]
(1)建立智能电磁开关机械动态特性的多物理场耦合模型。
[0062]
该多物理场耦合模型由控制模块电路模型、电磁机构电磁场有限元模型和电磁开关多体动力学模型三个部分组成，三者之间通过通信接口进行数据交换。
[0063]
优选的，在本实施例中，图3为电路
‑
电磁场
‑
机械动力学耦合计算流程图。仿真开始时首先求解控制模块的电路方程，根据控制策略控制斩波的占空比，输出电流参数作为电磁机构电磁场模型中线圈的激励；电磁场模型求解获得线圈电感和作用于动铁心上的电磁吸力，并输出电磁吸力作为电磁开关整体动力学模型的驱动；电磁开关整体动力学模型
计算电磁开关各部件的运动特性以及各部件之间的作用力，并输出当前时刻动铁心的运动速度，该参数将在下一时刻计算时积分得到动静铁心的相对位置并更新电磁机构电磁场模型。更新求解时间步，将前一个时间步电磁场模型计算的线圈电感作为控制模块电路模型的输入，更新电路模型中等效线圈的电感值。按此逻辑计算直到求解结束。
[0064]
(2)建立智能电磁开关触头间电场分布模型。
[0065]
通过电磁场有限元理论计算智能单极电磁开关触头间的电场情况，在电源端加载高电位，接地端加载零电位，对静触头、动触头及与其相连的其他部件耦合电位。仿真得到电磁开关触头断口的场强分布和电压分配特性。电场的泊松方程如下：
[0066][0067]
式中，e为电场强度；为电位。
[0068]
(3)建立智能电磁开关分断燃弧模型。
[0069]
基于磁流体动力学模型建立电磁开关灭弧室中燃弧过程的电弧模型。
[0070]
优选的，在本实施例中，参考图4，为智能单极电磁开关电弧燃烧多物理场耦合仿真示意图。电弧模型由流体场求解和电磁场求解两部分组成。流体场模型模拟灭弧室中的气流场、温度场以及电弧的运动情况；电磁场模型仿真触头和电弧中的电流分布以及灭弧室磁场分布。在每一个时间步，将电磁场模型获得的电流密度和磁场分布作为流体模型的源项加载到流体场模型，计算灭弧室气流场、热场、辐射场等场域得到灭弧室内的气流场温度分布、气流速度分布、压力分布等参数，并将流体模型获得的温度分布作为下一个时间步电磁场模型的载荷加载到电磁场模型。按照这一逻辑计算直到求解结束。仿真过程中，电磁场和流体场之间需要进行网格间的数据交互，然而灭弧室有限元和流体动力学仿真模型往往由几十甚至上百万个网格组成，如果每一个网格之间都一一对应交换数据会占用大量计算资源并且效率低下。电弧的物性参数是关于温度的函数，通过监测每一个时间步的温度确定电弧的位置和形状，只对导体和电弧区域的网格进行数据交互，提高计算效率。
[0071]
(4)设计实验获取电磁开关触头混联扩容能力影响因素。
[0072]
电磁开关触头串混联扩容能力受到电磁、热、电弧等各种因素的影响，与结构、并联开关数、控制方法等各类因素相关。设计实验方案探究串联和并联电磁开关扩容能力与各因素之间的关系，得到影响混联开关扩容能力的关键因素，剔除无关因素和非关键因素，降低混联开关主电路拓扑网络模型的复杂度。实验设计方法采用中心复合实验设计(central composite design，ccd)。
[0073]
中心复合实验设计是包括中心点并使用一组轴向点扩充的因子或部分因子设计，具有立方点、轴向点、中心点，能够考虑实验组的正交性旋转性。通过向以前完成的因子设计添加中心点和轴向点，可以评估因素的非线性影响，更好地拟合响应曲面。且可以通过添加轴点和中心点，基于以前的实验构建新的实验组，因此适用于构建顺序实验。图5为中心复合实验设计的立方体图。
[0074]
根据(4)设计的试验方案，重复调用(1)、(2)和(3)的智能单极电磁开关的机械动态特性、热特性、燃弧特性的多物理场仿真模型，计算电磁开关动态特性以及各触头间隙的电场、电弧能量等参数，直到完成(5)的所有实验方案。
[0075]
(6)通过熵权法确定混联开关各影响因素的权重系数。
[0076]
熵权法是一种依据各指标所含信息量的多少来确定指标权重的客观赋权法。若某
个指标的熵值越小，说明该指标的变异程度越大，所提供的信息量也就越多，在综合评价中起的作用越大，则该指标的权重也应越大。熵权法计算方法如下：
[0077]
对于m个评价方案，n项指标构成的评价矩阵r＝(r
ij
)m
×
n，将指标进行标准化：
[0078][0079]
式中p
ij
为标准化的指标数据。
[0080]
计算评价指标的信息熵值和权重：
[0081][0082]
式中，e
j
为第j项评价指标的熵值，w
j
为第j项评价指标的权重，∑w
j
＝1。
[0083]
对于低熵值、低权重变量(默认权重低于1％)，说明该指标对于混联开关扩容能力的影响轻微，可以选择将其剔除，保留关键变量，以提高优化效率和寻优计算的稳定性。剔除无关变量以及低熵值、低权重指标后，重复步骤(6)计算剩余指标的信息熵值和权重值。
[0084]
(7)混联开关主电路拓扑网络参数拟合
[0085]
将智能单极电磁开关触头系统的断口等效为动态电阻r和动态电容c的并联电路，断口间存在对地杂散电容c
g
。批量电磁开关混联主电路拓扑网络如图2所示。
[0086]
动态电阻r代表触头断口间电阻值，动态电容c代表触头断口间电容值。电磁开关触头处于断开状态时，r
→
∞，c为断口间电压v和断口长度l的函数，调用步骤(2)，给定电磁开关主回路电源电压v
sour
，计算触头断口间的平均电场e
avr
，则c＝v
sour
/e
avr
；电磁开关触头闭合时，r＝0，c＝0；电磁开关触头分断燃弧过程，r为电弧电压v
arc
、电弧电流i
arc
、电弧长度l
arc
的函数，c＝0调用步骤(1)和步骤(2)计算电磁开关触头分断燃弧过程的分断速度v(t)、电弧长度l
arc
(v,t)、电弧电压v
arc
(l
arc
，t)和电弧电流i
arc
(l
arc
，t)，则r＝v
arc
(l
arc
，t)/i
arc
(l
arc
，t)；弧后过程，r为电弧电压v
arc
、电弧电流i
arc
，c为断口间电压v、断口长度l和断口电场不均匀度k的函数，调用步骤(2)和步骤(3)计算弧后过程电弧电压v
arc
、电弧电流i
arc
、断口电场强度e及电场不均匀度k，进而得到动态电阻r和动态电容c的值。利用步骤(2)可以求得断口间存在对地杂散电容c
g
的值。
[0087]
基于步骤(6)获得的主要影响因素和步骤(1)、(2)、(3)的智能单极电磁开关全过程动态仿真获得的关键数据，利用最小二乘法拟合得到混联开关主电路拓扑网络的动态电阻r值、动态电容c值以及对地杂散电容c
g
值与混联拓扑、结构等多种因素的函数关系。
[0088]
最小二乘法公式如下：
[0089][0090]
式中，y
i’为估算值，y
i
为步骤(1)、(2)、(3)获得的数据值。
[0091]
(8)电磁开关混联配置优化设计。
[0092]
在多目标优化过程中，多个目标之间可能会出现相互矛盾的情况，需要对多个目
标进行归一化综合处理，将多目标问题转化为单目标问题。采用灰色关联法建立电磁开关的多维灰色关联度模型。灰色关联度计算方法如下：
[0093]
低压电磁开关性能指标的参考序列为：x
i
＝{x
i
(1),x
i
(2),
…
,x
i
(n)},i＝1,2,
…
,m。其中，n为设计变量个数，m为评价方案个数。
[0094]
计算各项指标的灰色关联系数(gcc)：
[0095][0096]
式中ρ为分辨系数，取值范围0～1，通常取0.5。
[0097]
计算灰色关联度(grg)。灰色关联度是各项指标灰色关联系数的加权和：
[0098][0099]
其中w
j
为第j个指标的权重系数。可以通过经验设置或者通过步骤(6)的熵权法获得。
[0100]
(9)构造灰色关联度的响应面预测模型，应用最小二乘法对实验数据进行回归分析，拟合响应面方程。响应面的回归方程包括：一阶回归方程、不完全二阶回归方程、完全二阶回归方程等。
[0101]
一阶回归方程：
[0102]
y＝b0 b1x1 b2x2 ... b
k
x
k
ε
[0103]
二阶回归方程：
[0104][0105]
(10)分割细化优化变量取值空间。
[0106]
对拟合获得的响应面预测模型进行拟合精度检验，以拟合复相关系数r2、调整后的拟合负相关系数r
a2
和模型预测残差为评价标准，验证(8)获得的响应面预测模型的拟合精度和可信度。若响应面预测模型满足精度和可信度要求，则进行下一个步骤进行寻优。若不满足精度和可信度要求，则根据拟合情况更换回归方程模型、增加或删除数据点，重新拟合响应面预测模型，并验证响应面模型的准确度。若仍不满足精度和可信度要求，则对变量的取值空间进行分割，重新生成多个实验方案。新生成的实验方案仍然囊括前一个实验变量组合，只需对细化的变量组合进行实验。
[0107]
(11)采用遗传算法(geneticalgorithm，ga)对步骤(10)中的每一个变量空间的响应面预测模型进行寻优，获得每一个试验方案的最优化的设计参数，比较每一组方案的局部最优设计，从中选出全局最优设计参数。
[0108]
以上所述仅为本发明的较佳实施例，凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰，皆应属本发明的涵盖范围。