一种GIL设备的结构设计方法及装置与流程

本发明涉及电力设备，尤其涉及一种gil设备的结构设计方法及装置。

背景技术：

1、气体绝缘金属封闭输电线路(gas insulated metal enclosed transmissionline，gil)具有传输容量大、电能损耗低、占地面积小、不受外界电磁环境干扰等优势，可以架空或隧道安装，而且地理环境适应性强、不受自然条件限制、运行可靠性高、维护工作量少，适合作为架空输电线路、电力电缆的有效补充和替代方案，在大容量、远距离输电领域得到了广泛应用。

2、目前gil主要有单相单箱式和三相共箱式两种结构，通常采用圆柱形的外壳壳体和内部高压导体，内部充以一定压力的sf6气体作为绝缘介质。sf6是限定排放的6种温室气体之一，其温室效应是co2的23900倍，自然分解周期达3200年。gil设备距离长、气室多，总长度一般可达数千米，设备sf6的使用量极大。

3、但为了保证gil设备的绝缘能力和运行安全性，一般采用较大尺寸进行设计。这样使得gil设备在一定程度上存在设备空间、材料以及工程通道占地面积的浪费。

4、此外，gil设备还可以作为将混合型潮流控制器接入电网的关键设备，实现潮流调节。在对变电站进行混合潮流控制器采用gil接入电网工程改造时，往往受限于站内原有设备布置复杂、敷设空间不足等问题，因此亟需进一步研究紧凑型的gil设计与布置方案。

技术实现思路

1、本发明提供了一种gil设备的结构设计方法及装置，能够实现gil设备的结构小型化，减小gil设备的空间结构。

2、第一方面，本发明提供了一种gil设备的结构设计方法，包括：获取待敷设gil设备的额定电压、与所述额定电压对应的场强约束和结构设计约束条件；所述结构设计约束条件包括gil设备各部位的电动力约束和温升约束，以及外部敷设环境约束和成本约束中一个或多个；基于所述额定电压，以及与所述额定电压对应的场强约束，进行绝缘设计，得到所述待敷设gil设备的尺寸约束和间距约束；以所述待敷设gil设备的空间结构最小为目标，基于所述结构设计约束条件、所述尺寸约束和所述间距约束，对所述待敷设gil设备的空间结构进行校核，获得所述待敷设gil设备的优化设计结构数据；所述优化设计结构数据包括所述待敷设gil设备的导体外径大小，外壳内径大小，以及导体和外壳的布置方式；根据所述导体外径大小，所述外壳内径大小，以及所述导体和外壳的布置方式，对所述待敷设gil设备进行结构设计。

3、在一种可能的实现方式中，所述结构设计约束条件包括所述电动力约束和所述温升约束；所述以所述待敷设gil设备的空间结构最小为目标，基于所述结构设计约束条件、所述尺寸约束和所述间距约束，对所述待敷设gil设备的空间结构进行校核，获得所述待敷设gil设备的优化设计结构数据，包括：基于所述尺寸约束和所述间距约束，确定所述待敷设gil设备的各部件间的最小间距；基于所述最小间距，确定所述待敷设gil设备的设置形式，并计算每种设置形式的设置参数；其中，每种设置形式的设置参数包括导体芯数，导体外径，外壳内径和导体与外壳间距；基于所述待敷设gil设备的设置形式，计算所述待敷设gil设备各部件间的电动力；判断所述各部件间的电动力是否符合所述电动力约束；若所述各部件间的电动力符合所述电动力约束，则判断所述各部件的温升是否符合所述温升约束；若所述各部件的温升符合所述温升约束，则基于所述待敷设gil设备的设置形式的设置参数，确定为所述优化设计结构数据。

4、在一种可能的实现方式中，所述结构设计约束条件还包括所述外部敷设环境约束和所述成本约束；在所述基于所述待敷设gil设备的设置形式的设置参数，确定为所述优化设计结构数据之前，还包括：基于所述待敷设gil设备的设置形式和原厂材料尺寸，确定所述待敷设gil设备的设置形式是否满足所述外部敷设环境约束；若所述待敷设gil设备的设置形式满足所述外部敷设环境约束，则基于所述待敷设gil设备的设置形式，计算所述待敷设gil设备的平均成本；判断所述待敷设gil设备的平均成本是否满足所述成本约束；若所述待敷设gil设备的平均成本满足所述成本约束，则执行所述基于所述待敷设gil设备的设置形式的设置参数，确定为所述优化设计结构数据的步骤。

5、在一种可能的实现方式中，所述判断所述各部件的温升是否符合所述温升约束，包括：确定所述待敷设gil设备的环境温度，并计算导体和外壳的发热量；基于设定的导体和外壳的初始温度，计算所述导体和外壳的热阻值；基于所述环境温度、所述发热量和所述热阻值，确定所述导体和外壳的温度的计算值；判断所述初始温度与所述计算值之间的误差是否小于设定误差；若所述初始温度与所述计算值之间的误差小于设定误差，则基于所述计算值和所述环境温度，计算所述待敷设gil设备的温升，并判断所述待敷设gil设备的温升是否小于设定温升；若所述待敷设gil设备的温升小于所述设定温升，则确定所述各部件的温升符合所述温升约束；若所述待敷设gil设备的温升大于或等于所述设定温升，则确定所述各部件的温升不符合所述温升约束。

6、在一种可能的实现方式中，所述以所述待敷设gil设备的空间结构最小为目标，基于所述结构设计约束条件、所述尺寸约束和所述间距约束，对所述待敷设gil设备的空间结构进行校核，获得所述待敷设gil设备的优化设计结构数据，包括：基于所述尺寸约束和所述间距约束，确定所述待敷设gil设备的各部件间的最小间距和最大间距；基于所述最小间距和最大间距，进行区间划分，确定多段尺寸区间；基于所述多段尺寸区间中每段尺寸区间的最小值，确定所述待敷设gil设备的设置形式，并计算每种设置形式的设置参数；所述设置参数包括导体芯数，导体外径，外壳内径和导体与外壳间距；以各设置形式的设置参数为粒子种群，采用粒子群算法和所述结构设计约束条件，确定多段尺寸区间中空间结构最小的目标尺寸区间；基于所述目标尺寸区间，确定所述优化设计结构数据。

7、在一种可能的实现方式中，所述以各设置形式的设置参数为粒子种群，采用粒子群算法和所述结构设计约束条件，确定多段尺寸区间中空间结构最小的目标尺寸区间，包括：以各设置形式的设置参数建立粒子种群，随机选定任一种群为当前种群，并设定当前空间结构值为无穷大；判断所述当前种群中各设置参数是否满足所述结构设计约束条件；若所述当前种群中各设置参数满足所述结构设计约束条件，则判断所述当前种群对应的空间结构值是否小于全局最优解对应的空间结构值；若所述当前种群对应的空间结构值小于所述全局最优解对应的空间结构值，则将所述当前种群确定为全局最优解，并判断当前迭代次数是否大于最大迭代次数；若当前迭代次数大于所述最大迭代次数，则将所述全局全局最优解对应的尺寸区间确定为所述目标尺寸区间。

8、在一种可能的实现方式中，在所述判断当前种群对应的空间结构值是否小于全局最优解对应的空间结构值之后，还包括：若所述当前种群对应的空间结构值大于或等于所述全局最优解对应的空间结构值，则判断所述当前种群对应的空间结构值与所述全局最优解对应的空间结构值之间的误差是否小于设定误差；若所述当前种群对应的空间结构值与所述全局最优解对应的空间结构值之间的误差是否小于设定误差，则将所述当前种群确定为备选种群，在所述备选种群中，选取空间结构值小于设定值的多个粒子种群；比较所述多个粒子种群的平均成本；将平均成本最小的粒子种群对应的尺寸区间确定为所述目标尺寸区间。

9、在一种可能的实现方式中，所述基于所述目标尺寸区间，确定所述优化设计结构数据，包括：在目标尺寸区间中选择多个间距点，并基于多个间距点，确定所述待敷设gil设备的多种设置形式；基于粒子群算法，在多种设置形式中，确定所述优化设计结构数据。

10、第二方面，本发明实施例提供了一种gil设备的结构设计装置，包括：通信单元，用于获取待敷设gil设备的额定电压、与所述额定电压对应的场强约束和结构设计约束条件；所述结构设计约束条件包括gil设备各部位的电动力约束和温升约束，以及外部敷设环境约束和成本约束中一个或多个；处理单元，用于基于所述额定电压，以及与所述额定电压对应的场强约束，进行绝缘设计，得到所述待敷设gil设备的尺寸约束和间距约束；以所述待敷设gil设备的空间结构最小为目标，基于所述结构设计约束条件、所述尺寸约束和所述间距约束，对所述待敷设gil设备的空间结构进行校核，获得所述待敷设gil设备的优化设计结构数据；所述优化设计结构数据包括所述待敷设gil设备的导体外径大小，外壳内径大小，以及导体和外壳的布置方式；根据所述导体外径大小，所述外壳内径大小，以及所述导体和外壳的布置方式，对所述待敷设gil设备进行结构设计。

11、在一种可能的实现方式中，所述结构设计约束条件包括所述电动力约束和所述温升约束；相应的，处理模块，具体用于基于所述尺寸约束和所述间距约束，确定所述待敷设gil设备的各部件间的最小间距；基于所述最小间距，确定所述待敷设gil设备的设置形式，并计算每种设置形式的设置参数；其中，每种设置形式的设置参数包括导体芯数，导体外径，外壳内径和导体与外壳间距；基于所述待敷设gil设备的设置形式，计算所述待敷设gil设备各部件间的电动力；判断所述各部件间的电动力是否符合所述电动力约束；若所述各部件间的电动力符合所述电动力约束，则判断所述各部件的温升是否符合所述温升约束；若所述各部件的温升符合所述温升约束，则基于所述待敷设gil设备的设置形式的设置参数，确定为所述优化设计结构数据。

12、在一种可能的实现方式中，所述结构设计约束条件还包括所述外部敷设环境约束和所述成本约束；处理模块，还用于基于所述待敷设gil设备的设置形式和原厂材料尺寸，确定所述待敷设gil设备的设置形式是否满足所述外部敷设环境约束；若所述待敷设gil设备的设置形式满足所述外部敷设环境约束，则基于所述待敷设gil设备的设置形式，计算所述待敷设gil设备的平均成本；判断所述待敷设gil设备的平均成本是否满足所述成本约束；若所述待敷设gil设备的平均成本满足所述成本约束，则执行所述基于所述待敷设gil设备的设置形式的设置参数，确定为所述优化设计结构数据的步骤。

13、在一种可能的实现方式中，处理模块，具体用于确定所述待敷设gil设备的环境温度，并计算导体和外壳的发热量；基于设定的导体和外壳的初始温度，计算所述导体和外壳的热阻值；基于所述环境温度、所述发热量和所述热阻值，确定所述导体和外壳的温度的计算值；判断所述初始温度与所述计算值之间的误差是否小于设定误差；若所述初始温度与所述计算值之间的误差小于设定误差，则基于所述计算值和所述环境温度，计算所述待敷设gil设备的温升，并判断所述待敷设gil设备的温升是否小于设定温升；若所述待敷设gil设备的温升小于所述设定温升，则确定所述各部件的温升符合所述温升约束；若所述待敷设gil设备的温升大于或等于所述设定温升，则确定所述各部件的温升不符合所述温升约束。

14、在一种可能的实现方式中，处理模块，具体用于基于所述尺寸约束和所述间距约束，确定所述待敷设gil设备的各部件间的最小间距和最大间距；基于所述最小间距和最大间距，进行区间划分，确定多段尺寸区间；基于所述多段尺寸区间中每段尺寸区间的最小值，确定所述待敷设gil设备的设置形式，并计算每种设置形式的设置参数；所述设置参数包括导体芯数，导体外径，外壳内径和导体与外壳间距；以各设置形式的设置参数为粒子种群，采用粒子群算法和所述结构设计约束条件，确定多段尺寸区间中空间结构最小的目标尺寸区间；基于所述目标尺寸区间，确定所述优化设计结构数据。

15、在一种可能的实现方式中，处理模块，具体用于以各设置形式的设置参数建立粒子种群，随机选定任一种群为当前种群，并设定当前空间结构值为无穷大；判断所述当前种群中各设置参数是否满足所述结构设计约束条件；若所述当前种群中各设置参数满足所述结构设计约束条件，则判断所述当前种群对应的空间结构值是否小于全局最优解对应的空间结构值；若所述当前种群对应的空间结构值小于所述全局最优解对应的空间结构值，则将所述当前种群确定为全局最优解，并判断当前迭代次数是否大于最大迭代次数；若当前迭代次数大于所述最大迭代次数，则将所述全局全局最优解对应的尺寸区间确定为所述目标尺寸区间。

16、在一种可能的实现方式中，处理模块，还用于若所述当前种群对应的空间结构值大于或等于所述全局最优解对应的空间结构值，则判断所述当前种群对应的空间结构值与所述全局最优解对应的空间结构值之间的误差是否小于设定误差；若所述当前种群对应的空间结构值与所述全局最优解对应的空间结构值之间的误差是否小于设定误差，则将所述当前种群确定为备选种群，在所述备选种群中，选取空间结构值小于设定值的多个粒子种群；比较所述多个粒子种群的平均成本；将平均成本最小的粒子种群对应的尺寸区间确定为所述目标尺寸区间。

17、在一种可能的实现方式中，处理模块，具体用于在目标尺寸区间中选择多个间距点，并基于多个间距点，确定所述待敷设gil设备的多种设置形式；基于粒子群算法，在多种设置形式中，确定所述优化设计结构数据。

18、第三方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，所述处理器用于调用并运行所述存储器中存储的计算机程序执行如上述第一方面以及第一方面中任一种可能的实现方式所述方法的步骤。

19、第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面以及第一方面中任一种可能的实现方式所述方法的步骤。

20、本发明提供一种gil设备的结构设计方法及装置，本发明先基于额定电压和场强约束，进行绝缘设计，确定待敷设gil设备的尺寸约束和间距约束；之后结合结构设计约束条件、尺寸约束和间距约束，以待敷设gil设备的空间结构最小为目标，对空间结构进行校核，计算得到待敷设gil设备的优化设计结构数据，从而基于该优化设计结构数据，实现了待敷设gil设备的结构小型化。其中，小型化后的gil设备结构能够满足场强约束、电动力约束和温升约束，以及外部敷设环境约束和成本约束，既保证了gil设备的安全可靠性，又满足了敷设环境和成本需求。因此，本发明在保证gil设备的安全可靠运行的基础上，减小了gil设备的空间结构，避免了设备空间、材料、工程通道占地面积以及成本等方面的浪费。

21、进一步的，本发明以空间结构最小为目标，以尺寸约束、间距约束、场强约束、电动力约束和温升约束等约束条件，计算gil设备的结构参数，既保证了gil设备的安全可靠性，又满足了敷设环境和成本需求。进一步的，本发明通过粒子群算法对gil设备的结构参数进行优化求解，避免逐步增加最小间距导致的局部最优问题，确定的全局最优解更加准确，提高了gil设备优化参数的准确性。且粒子群算法计算速度更快，占用内存更小，提高了gil设备结构优化的计算速度。