隨環(huán)境條件變化的輸電線路輸送容量概率建模研究
本文選題:輸電能力 + 動(dòng)態(tài)載流量; 參考:《電工電能新技術(shù)》2017年12期
【摘要】:充分挖掘線路的輸電潛能,提高現(xiàn)有電網(wǎng)的輸電效率,是當(dāng)前研究的一個(gè)熱點(diǎn)。通常輸電線路中靜態(tài)載流量的計(jì)算是在保守的環(huán)境下獲得,未考慮到實(shí)際運(yùn)行環(huán)境。而動(dòng)態(tài)載流量的計(jì)算是通過(guò)對(duì)運(yùn)行環(huán)境的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)值,即結(jié)合實(shí)際環(huán)境溫度、風(fēng)速等因素,來(lái)確定其傳輸?shù)臉O限容量,由此可以提高線路的輸電效率。本文通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)某地區(qū)的歷史氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測(cè),由于該方法對(duì)氣象預(yù)測(cè)效果較好,故將預(yù)測(cè)獲得的數(shù)據(jù)作為概率模型的源數(shù)據(jù),并提出一種基于電流密度函數(shù)的概率建模的動(dòng)態(tài)增容研究方法。通過(guò)動(dòng)態(tài)增容方法在某地區(qū)的應(yīng)用分析,表明在迎峰度夏時(shí)可適當(dāng)提高輸電線路載流量,且可確保輸電線路的供電可靠性。
[Abstract]:It is a hot research topic to fully exploit the transmission potential of transmission lines and improve the transmission efficiency of existing power grids. Usually, the calculation of static carrier current in transmission lines is obtained in conservative environment, without considering the actual operating environment. The calculation of dynamic load flow is based on the real-time monitoring value of the operating environment, that is, combining with the actual environment temperature, wind speed and other factors to determine the transmission limit capacity, so as to improve the transmission efficiency of the transmission line. In this paper, the historical meteorological data of a certain area are analyzed and forecasted by BP neural network. Because the method has good effect on meteorological forecast, the data obtained from the prediction is regarded as the source data of the probability model. A dynamic compatibilization method based on probability modeling of current density function is proposed. Through the application analysis of dynamic capacity increasing method in a certain area, it is shown that the carrier current of transmission line can be increased properly and the power supply reliability of transmission line can be ensured when the peak is met in summer.
【作者單位】: 福州大學(xué)電氣工程與自動(dòng)化學(xué)院;國(guó)網(wǎng)福建省電力有限公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院;
【基金】:福建省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2013J01176)
【分類號(hào)】:TM75
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,本文編號(hào):1775649
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