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基于鸡群算法的变压器油纸绝缘扩展Debye等效电路参数识别
随着电力系统中变压器的广泛应用，变压器油纸绝缘在保障电力系统运行中起着至关重要的作用。然而，随着使用年限的增长和使用环境恶劣等因素，油纸绝缘性能容易出现破坏，因此需要对油纸绝缘的状态进行监测和评估，以保障电力系统的正常运行。其中，对油纸绝缘Debye等效电路参数进行识别是评估油纸绝缘状况的重要方法。本文将基于鸡群算法，探讨变压器油纸绝缘扩展Debye等效电路参数的识别方法。
一、变压器油纸绝缘扩展Debye等效电路参数
油纸绝缘系统可以看作是由一系列带电颗粒组成的介质，这些带电颗粒随着介质中电场的变化而迁移、聚合或分裂，从而影响介质的电学性能。Debye等效电路模型是对介质中导电性颗粒动态行为进行建模的一种方法，将介质看作是由一系列电容和电阻共同串联而成的等效电路。在介电损耗的频域特性分析中，Debye等效电路参数能够反映介质中颗粒的运动情况，从而对介质性能进行评估。
针对变压器油纸绝缘系统，可以采用扩展Debye等效电路模型，将绝缘油和绝缘纸的介电损耗分别建模，以更准确地反映绝缘系统中颗粒运动和聚合行为。扩展Debye等效电路模型的基本结构如图1所示。
图1扩展Debye等效电路模型结构
其中，e1和e2分别为绝缘油和绝缘纸的介电常数，R1和R2分别为绝缘油和绝缘纸的直流电阻，C01、C02、C03、C04、C05、C06和C07为绝缘油介质中颗粒的电容，C1、C2、C3、C4、C5、C6和C7为绝缘纸介质中颗粒的电容，Rd和Cd为介质片层附加的电阻和电容。绝缘油和绝缘纸的介电损耗可以通过扩展Debye模型的电容角（tanδ）来反映。
二、基于鸡群算法的扩展Debye等效电路参数识别
鸡群算法是一种基于群集智能的优化算法，利用自然界中鸡群的行为规律进行搜索优化。算法利用种群中的每个鸡个体在搜索过程中相互交流、合作和竞争，从而实现全局最优解的搜索。鸡群算法具有较强的全局搜索能力、高效的收敛速度和良好的稳定性，适合于处理复杂的非线性参数识别问题。基于鸡群算法的扩展Debye等效电路参数识别过程如下所示：
1.定义目标函数
以扩展Debye等效电路模型中介质的频域特性响应为基础，定义目标函数为：
其中，fexp(f)和fmodel(f)分别为实验数据和模型预测的复数介电损耗；N为实验数据样本数，W(f)为频率响应权重系数。
2.初始化种群
将未知参数值设置为范围在[-10,10]内的随机数，初始化种群大小为50只鸡。
3.逐代进化
每个子代鸡基于规则更新其位置和优化参数，具体更新公式如下所示：
其中，yi是第i只鸡鸟的当前位置向量，vi是第i只鸡鸟的惯性向量，ri1、ri2为范围在[0,1]的随机数，PJ向量为当前最佳位置向量，GJ向量为历史最佳位置向量，ω为惯性权重系数，c1和c2为自适应学习权重系数。逐代更新每只鸡的位置，直到达到收敛条件。
4.评估结果
利用最后一代鸡的适应度函数结果，选定相对较好的几组参数作为最终结果，将这些参数代入扩展Debye等效电路模型中得到频率响应，并与实验数据进行对比，分析并评估识别结果的准确度和可行性。
三、总结
本文详细阐述了基于鸡群算法的变压器油纸绝缘扩展Debye等效电路参数识别方法。扩展Debye等效电路模型能够准确反映绝缘油和绝缘纸的介电损耗情况，通过基于鸡群算法的参数识别，可以实现对变压器油纸绝缘状态的准确评估。鸡群算法具有全局搜索能力强、搜索速度快、精度高等优点，适合于处理复杂的非线性参数识别问题，同时需要根据具体问题进行参数调整，以获得较好的识别结果。