【摘 要】
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由于需要考虑换能效率、噪声、体积和质量等因素,电力变压器的设计参数和性能数据往往十分复杂,因此,如何建立变压器代理模型是亟需解决的问题。采用代理模型的优化算法(SBO)能有效解决数值模拟直接优化耗时长的问题。本文用深度学习建立变压器设计参数和性能数据的代理模型,实现变压器性能优化目标的高精度预测,有效降低变压器性能分析与优化所需时间。首先基于长短期记忆网络(LSTM)的深度学习模型,建立非晶合金变压器各个参数间的非线性映射,并加入注意力机制来增强模型的预测效果。最后,通过有限元仿真实验对提出的深度学习代理
【机 构】
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天津市电工电能新技术重点实验室（天津工业大学）,省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室（河北工业大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(51977148)。
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由于需要考虑换能效率、噪声、体积和质量等因素,电力变压器的设计参数和性能数据往往十分复杂,因此,如何建立变压器代理模型是亟需解决的问题。采用代理模型的优化算法(SBO)能有效解决数值模拟直接优化耗时长的问题。本文用深度学习建立变压器设计参数和性能数据的代理模型,实现变压器性能优化目标的高精度预测,有效降低变压器性能分析与优化所需时间。首先基于长短期记忆网络(LSTM)的深度学习模型,建立非晶合金变压器各个参数间的非线性映射,并加入注意力机制来增强模型的预测效果。最后,通过有限元仿真实验对提出的深度学习代理
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