基于改进遗传算法的隧道多回路电缆群相序优化

基于改进遗传算法的隧道多回路电缆群相序优化
隧道集群敷设电缆具有负载能力高、方便检修等优点，在城市电网中得到了广泛应用。为了充分利用隧道电缆群的输电容量，文中提出一种基于改进遗传算法和多物理场仿真的隧道多回路电缆群相序优化方法。首先，考虑隧道敷设电缆的电磁环境、散热环境以及交叉互联接地方式，建立隧道多回路电缆群电磁-热-流-路多物理场耦合模型；其次，在遗传算法中建立记忆种群，以减少联合仿真中调用有限元模型次数，提升计算效率；最后，以隧道电缆群线芯最高温度最小为目标函数，各回路电缆温度不超过90 ℃为约束条件，采用改进遗传算法对电缆相序进行优化。优化后文中算例的电缆金属护套总环流损耗下降了11.14%，电缆线芯最高温度下降了2.15%。研究表明，优化相序有利于改善隧道电缆群的散热，改进遗传算法大大减少了优化次数。

标题：
基于改进遗传算法的隧道多回路电缆群相序优化
Phase sequence optimization of tunnel multi-circuit cables based on improved genetic algorithm

作者：
牛海清，李小潇，陈泽铭，聂程，余涛
NIU Haiqing, LI Xiaoxiao, CHEN Zeming, NIE Cheng, YU Tao

关键词：
隧道敷设;高压电缆;多物理场耦合;遗传算法;相序优化;温度分布
tunnel laying;high voltage cable;multi-physical field coupling;genetic algorithm;phase sequence optimization;temperature distribution

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