[发明专利]基于超混沌优化算法的反击防雷措施选择与参数优化方法

权利要求书

1.基于超混沌优化算法的反击防雷措施选择与参数优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：获得输电线路和杆塔的数据信息以及雷电反击跳闸率的历史数据；

S2：根据获得的数据信息，基于信息权重法得到防雷措施选择模型；

S3：根据防雷措施选择模型筛选出4种对雷电反击跳闸率影响最大的因素；

S4：给出上述4种影响因素对应的实际应用范围，构建基于超混沌优化算法的最优参数选择模型；

S5：选择雷电跳闸率最低时对应的参数进行输电线路防雷改造。

2.如权利要求1所述的基于超混沌优化算法的反击防雷措施选择与参数优化方法，其特征在于：所述步骤S1中输电线路和杆塔的数据信息包括杆塔呼高、横担长度、档距、接地电阻、土壤电阻率、绝缘子片数、导线相序、是否有耦合地线、避雷器的配置方式、地形和海拔数据。

3.如权利要求1所述的基于超混沌优化算法的反击防雷措施选择与参数优化方法，其特征在于：所述步骤S1中雷电反击跳闸率的历史数据通过电力系统大数据的存储系统获得。

4.如权利要求1所述的基于超混沌优化算法的反击防雷措施选择与参数优化方法，其特征在于所述步骤S2具体过程为：

输电线路和杆塔的数据信息作为影响因素，构建各影响因素原始数据矩阵：

其中n表示样本个数，p表示影响因素的个数；

计算均值和标准差：

计算变异系数：

对变异系数进行归一化处理：

得到每个影响因素所占的权重：

W＝{w₁,w₂,w₃…,w_p} (6)

选取至少20组数据样本得到基于信息权重法的防雷措施选择模型。

5.如权利要求1所述的基于超混沌优化算法的反击防雷措施选择与参数优化方法，其特征在于：所述步骤S3中将每个影响因素所占权重从大到小进行排序，选取所占权重最大的4种影响因素。

6.如权利要求1所述的基于超混沌优化算法的反击防雷措施选择与参数优化方法，其特征在于所述步骤S4具体过程为：

采用Lorenz超混沌系统产生混沌序列：

式中，当a＝36，b＝3，c＝20以及d0时，系统处于超混沌状态；

并对状态变量x，y，z和w进行归一化处理，将Lorenz超混沌模型映射到筛选出的4个影响因素的取值区间：

式中，k表示迭代次数，a_i和b_i分别为第i个影响因素的最小值与最大值；

首先，初始化雷电反击跳闸率的最优值设置终止条件；

进一步地，基于超混沌优化算法的最优参数选择模型求得最优解包括粗搜索阶段和细搜索阶段；

粗搜索阶段基于Lorenz超混沌系统迭代映射产生的遍历性轨道对整个解空间进行搜索：每次搜索过程中，将对应的输入电力系统暂态仿真软件ATP-EMPT建立的架空输电线路雷电波传输模型中，计算得到雷电反击跳闸率并与最优值进行比较，若ff^*，则令f^*＝f，否则f^*不变；

如果在规定的搜索次数中没有满足终止条件，则缩小搜索范围，以粗搜索最终得到的f^*为起点进行细搜索，直至算法满足终止条件，得到雷电反击跳闸率的最优值