本发明涉及一种金具结构参数优化方法，尤其涉及一种高海拔直流换流站阀厅金具结构参数优化方法。
背景技术：
1、阀厅内设备数量众多，相互连接和布置非常复杂，设备同时承受了交、直流叠加电压，阀厅内电磁场分布情况复杂难以探究，金具的结构参数会影响电力系统的稳定运行，因为在不同的海拔下，不当的金具结构参数将会导致金具表面产生电晕现象，电晕的发生不仅会造成噪声污染，也会损耗电能，造成设备发热，阻碍无线通讯；甚至在运行条件恶劣的地点，金具表面长时间出现电晕会造成金具表面腐蚀，或是发生放电现象，削弱设备外绝缘安全，进而影响电力系统的安全稳定运行。
2、现有技术中，对于阀厅内的金具结构优化主要是通过经验测算的方式，这种无法准确的确定出金具的结构参数，尤其是在高海拔条件下，更是无法准确确定出金具结构参数，从而导致电力系统的稳定性降低，而且，现有技术中的过程复杂，效率低。
3、因此，为了解决上述技术问题，亟需提出一种新的技术手段。
技术实现思路
1、有鉴于此，本发明的目的是提供一种高海拔直流换流站阀厅金具结构参数优化方法，基于阀厅的结构以及金具的结构建立相应的仿真模型，然后基于仿真模型确定出金具表面电场值，然后对bp神经网络进行训练，基于训练后的bp神经网络来预测待建阀厅的金具布置情况，整个过程中充分考虑多个因素的影响，从而能够有效确保待建阀厅的金具结构参数的准确性，而且效率更高，使用正价方便，确保电力系统安全稳定运行。
2、本发明提供的一种高海拔直流换流站阀厅金具结构参数优化方法，包括以下步骤：
3、s1.对直流换流站的阀厅建立有限元三维仿真计算模型；
4、s2.确定直流换流站的阀厅仿真材料以及边界电压；
5、s3.在有限元三维仿真计算模型中向金具施加电压，并获取金具表面电场值以及分布状态；
6、s4.重复步骤s3得到多组数据，以直流换流站阀厅的金具参数、金具表面电场值以及分布状态为样本数据，并将样本数据划分为训练集和测试集；
7、s5.构建bp神经网络，将训练集输入至bp神经网络中对bp神经网络进行训练，然后将测试集输入至bp神经网络中进行测试，直至输出误差小于设定值；
8、s6.将待建直流换流站阀厅的边界电压、海拔高度以及阀厅内金具布置结构参数输入至bp神经网络中，得到待建直流换流站阀厅的金具参数，包括金具尺寸以及金具布置结构。
9、进一步，步骤s2中，边界电压为直流换流站阀厅的运行最大电压；
10、直流换流站的仿真材料基于阀厅所在海拔、运行电压、金具结构、金具形状确定。
11、进一步，步骤s4中，金具参数包括金具形状、金具尺寸以及金具布置结构；
12、其中，金具布置结构包括金具与阀厅墙壁的最小距离、金具的悬吊距离以及金具的距地距离。
13、进一步，金具表面电场值为金具表面实际电场值，通过方式确定：
14、
15、其中：eact为金具表面实际电场值，esim为有限元三维仿真计算模型仿真计算出的金具表面最大电场值，i表示当前金具，j表示阀厅中第j个与当前金具i之间的距离小于设定值的金具，sij表示金具i和j的距离，sre为设定的基准距离，k1、k2以及k3分别表示对温度、湿度以及表面污秽度对金具表面电场的影响系数。
16、进一步，在输入bp神经网络之前，判断eact是否大于或者等于金具电晕场强ecor，如是，则剔除改组数据。
17、本发明的有益效果：通过本发明，基于阀厅的结构以及金具的结构建立相应的仿真模型，然后基于仿真模型确定出金具表面电场值，然后对bp神经网络进行训练，基于训练后的bp神经网络来预测待建阀厅的金具布置情况，整个过程中充分考虑多个因素的影响，从而能够有效确保待建阀厅的金具结构参数的准确性，而且效率更高，使用正价方便，确保电力系统安全稳定运行。
1.一种高海拔直流换流站阀厅金具结构参数优化方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述高海拔直流换流站阀厅金具结构参数优化方法，其特征在于：步骤s2中，边界电压为直流换流站阀厅的运行最大电压；
3.根据权利要求1所述高海拔直流换流站阀厅金具结构参数优化方法，其特征在于：步骤s4中，金具参数包括金具形状、金具尺寸以及金具布置结构；
4.根据权利要求1所述高海拔直流换流站阀厅金具结构参数优化方法，其特征在于：金具表面电场值为金具表面实际电场值，通过方式确定：
5.根据权利要求4所述高海拔直流换流站阀厅金具结构参数优化方法，其特征在于：在输入bp神经网络之前，判断eact是否大于或者等于金具电晕场强ecor，如是，则剔除改组数据。
