【摘要】：高壓架空輸電線路動態(tài)增容技術(shù)是在不新建輸電線路的情況下,提高現(xiàn)有輸電線路送容量的有效途徑。遺憾的是,動態(tài)增容技術(shù)雖然能夠提高線路送容量,但是卻在一定程度上存在風(fēng)險,這主要由于對氣象參數(shù)的測量誤差和模型本身的計算誤差導(dǎo)致的。值得注意的是,工程上使用較多的動態(tài)增容模型都強烈依賴于氣象參數(shù),這就增加了動態(tài)增容的風(fēng)險�；谏鲜銮闆r,本文對高壓架空線路動態(tài)增容的風(fēng)險評估進(jìn)行研究,提出一種基于暫態(tài)等效風(fēng)速系數(shù)的高壓架空線路動態(tài)增容風(fēng)險評估模型,以降低動態(tài)增容系統(tǒng)對氣象參數(shù)的依賴,較為準(zhǔn)確的評估增容風(fēng)險,為動態(tài)增容的安全實施提供依據(jù)。首先,本文研究了國內(nèi)外學(xué)者提出的架空輸電線路動態(tài)增容模型,主要針對IEEE模型、熱路模型以及等效風(fēng)速系數(shù)模型開展深入研究。其中,IEEE標(biāo)準(zhǔn)模型在氣象條件變化較快的時候,對載流量計算的精度不高;同時,IEEE模型在計算載流量時忽略了自然對流散熱的影響。熱路模型忽略了導(dǎo)線溫度分布不均勻的情況,用導(dǎo)線上一點的溫度代替整個導(dǎo)線的溫度,存在計算誤差。等效風(fēng)速系數(shù)模型雖然降低了對氣象參數(shù)的依賴,但是在導(dǎo)線溫度和風(fēng)速系數(shù)處于波動狀態(tài)時計算誤差較大。其次,由于風(fēng)險評估模型所得結(jié)果應(yīng)具有一定的預(yù)見性,故在實際工程中,所提動態(tài)增容風(fēng)險評估模型應(yīng)配合電流短期預(yù)測算法來使用。為了提高短期電流預(yù)測精度,本文提出一種基于小波包變換和峰式馬爾科夫鏈的預(yù)測模型來估計未來線路短期電流,并且通過江蘇某市2013年6月的電流、氣象、溫度數(shù)據(jù),進(jìn)行實驗驗證。同時,將所提預(yù)測模型與基于模糊聚類的相似日模型、基于模糊聚類相似日的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行對比。實驗結(jié)果顯示,基于小波包變換和峰式馬爾科夫鏈的預(yù)測模型通過對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分解和重構(gòu),能夠充分提取有效信息,進(jìn)行預(yù)測,具有較高的精度。本文選取該預(yù)測模型進(jìn)行線路短期電流預(yù)測,為后續(xù)動態(tài)增容風(fēng)險評估模型提供電流誤差。最后,本文提出一種基于暫態(tài)等效風(fēng)速系數(shù)的高壓架空輸電線路動態(tài)增容模型,該模型能夠降低對氣象參數(shù)的依賴,簡化動態(tài)增容系統(tǒng),提高線路載流量計算精度,更為準(zhǔn)確、可靠的對線路動態(tài)增容風(fēng)險進(jìn)行評估。另外,通過在實驗中加入預(yù)測電流誤差,可以證明所提動態(tài)增容風(fēng)險評估模型在實際應(yīng)用中,會受到線路電流預(yù)測方法精度的影響。當(dāng)電流預(yù)測結(jié)果精度不高時,通過降低線路最高允許運行溫度可避免增容風(fēng)險漏判情況發(fā)生。隨著未來線路電流預(yù)測方法精度的改善,本文所提動態(tài)增容風(fēng)險評估模型精度也將隨之改善,線路運行的經(jīng)濟(jì)性能夠充分得以發(fā)揮。
[Abstract]:High voltage overhead transmission line dynamic capacity enhancement technology is an effective way to improve the transmission capacity of existing transmission lines without building new transmission lines. Unfortunately, although dynamic capacity-increasing technology can improve the transmission capacity of the line, there is a certain degree of risk, which is mainly caused by the measurement error of meteorological parameters and the calculation error of the model itself. It is worth noting that more dynamic compatibilization models are strongly dependent on meteorological parameters which increases the risk of dynamic compatibilization. Based on the above situation, this paper studies the risk assessment of dynamic capacity increase of high voltage overhead lines, and puts forward a risk assessment model for dynamic capacity increase of high voltage overhead lines based on transient equivalent wind speed coefficient. In order to reduce the dependence of dynamic compatibilization system on meteorological parameters and evaluate the risk of increasing capacity more accurately, it can provide the basis for the safe implementation of dynamic capacity increase. Firstly, the dynamic capacitive model of overhead transmission lines proposed by domestic and foreign scholars is studied in this paper. The IEEE model, the thermal path model and the equivalent wind speed coefficient model are studied deeply. When the meteorological conditions change rapidly, the IEEE standard model is not accurate enough to calculate the carrier flow, and the IEEE model neglects the influence of natural convection heat dissipation in the calculation of the carrier flow. The thermal path model neglects the uneven temperature distribution of the conductor and replaces the temperature of the whole wire with the temperature of a point on the wire. There is a calculation error. The equivalent wind speed coefficient model reduces the dependence on meteorological parameters, but the calculation error is large when the conductor temperature and wind speed coefficient are fluctuating. Secondly, because the results of the risk assessment model should be predictable, the proposed dynamic capacitive risk assessment model should be used in combination with the short-term current prediction algorithm in practical engineering. In order to improve the accuracy of short-term current prediction, this paper presents a prediction model based on wavelet packet transform and peak-type Markov chain to estimate the short-term current of future lines, and through the current, weather and temperature data of a certain city in Jiangsu province in June 2013. Experimental verification was carried out. At the same time, the proposed prediction model is compared with the similar day model based on fuzzy clustering and the BP neural network model based on fuzzy clustering similarity day. The experimental results show that the prediction model based on wavelet packet transform and peak-type Markov chain can fully extract effective information and predict it with high accuracy by decomposing and reconstructing historical data. In this paper, the model is selected to predict the short term current of the line, which provides the current error for the risk assessment model of dynamic capacity increase. Finally, this paper presents a dynamic capacitive model for HV overhead transmission lines based on the transient equivalent wind speed coefficient. The model can reduce the dependence on meteorological parameters, simplify the dynamic capacitive system, and improve the accuracy and accuracy of the line load calculation. Reliable risk assessment of line dynamic capacity increase. In addition, by adding predictive current error into the experiment, it can be proved that the proposed dynamic capacitive risk assessment model will be affected by the accuracy of the line current prediction method in practical application. When the precision of current prediction is not high, the risk of capacitive leakage can be avoided by reducing the maximum allowable operating temperature of the line. With the improvement of the accuracy of the future line current prediction method, the accuracy of the dynamic capacity increase risk assessment model proposed in this paper will also be improved, and the economic efficiency of the line operation can be brought into full play.
【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TM75

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本文編號：2129873