本文關(guān)鍵詞：特高壓落點(diǎn)附近輸電線路增容策略研究

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【摘要】：隨著特高壓加快建設(shè),1000kV特高壓最終取代原有500kV超高壓,成為電網(wǎng)主干網(wǎng)架,是必然趨勢。然而,在初期,完整的UHV網(wǎng)架結(jié)構(gòu)并沒有形成。孤立的單條特高壓線路需要與原有線路聯(lián)合運(yùn)行。尤其是在特高壓落點(diǎn)附近,經(jīng)特高壓傳輸?shù)拇罅侩娔苄枰稍撎?00kV超高壓線路分流。由于兩種電壓等級在輸送能力方面差異巨大,故整體輸送能力受到嚴(yán)重制約,遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到特高壓的額定容量。落點(diǎn)周圍的超高壓電網(wǎng)的負(fù)擔(dān)將大大提高,“瓶頸問題”突顯。本文在不新增輸電線路的情況下,研究一種安全可行的超高壓線路增容策略,并輔之以基于FACTS技術(shù)的動(dòng)態(tài)無功補(bǔ)償裝置,達(dá)到有效增加線路輸電容量的目的,以符合特高壓電網(wǎng)的發(fā)展趨勢。本文提出了一種融合“靜態(tài)增容”與“動(dòng)態(tài)增容”的新型增容策略：混合增容。該策略一方面適度提高架空線的上限溫度(最高不超過90℃),另一方面基于實(shí)時(shí)信息(氣象參數(shù)、線路運(yùn)行參數(shù))進(jìn)行線路容量動(dòng)態(tài)挖掘。同時(shí),本文重點(diǎn)考慮了潮流變化所引起的無功需求量的大幅波動(dòng),設(shè)計(jì)了一種新型的動(dòng)態(tài)無功補(bǔ)償裝置,使混合增容策略達(dá)到最好的效果。論文首先分析了導(dǎo)線吸熱、散熱的機(jī)理,通過ANSYS有限元分析程序分析了環(huán)境參數(shù)與導(dǎo)線載流能力的關(guān)系。研究表明：環(huán)境參數(shù)對線路實(shí)際容量具有顯著的影響。我國規(guī)程中所采用的環(huán)境參數(shù)值均過于嚴(yán)苛,絕大部分情況下,不會(huì)出現(xiàn)如此惡劣的情況�？梢�,我國現(xiàn)有電網(wǎng)的輸送容量并沒有被完全開發(fā),仍有很大挖掘的潛力。該部分研究為提高導(dǎo)線上限溫度提供了理論依據(jù)。論文認(rèn)為可以在合適的時(shí)候,逐步提高導(dǎo)線的上限溫度,最高不超過90℃。并在載流量、導(dǎo)線與配套金具機(jī)械性能、金具熱穩(wěn)定性、弧垂等方面進(jìn)行校核,確保系統(tǒng)的安全穩(wěn)定。論文分析了導(dǎo)線容量預(yù)測的三種不同模型,提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多因子的導(dǎo)線溫度預(yù)測方法,并將其引入增容策略。形成了以動(dòng)態(tài)增容為主、靜態(tài)增容為輔的“混合增容”策略。“混合增容”策略首先根據(jù)輸電需求以及環(huán)境情況,確定導(dǎo)線上限溫度,以2℃為一檔,逐步提高,最高不超過90℃。運(yùn)行過程中根據(jù)實(shí)時(shí)氣象條件和線路狀態(tài),基于導(dǎo)線拉力修正與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,進(jìn)行線路輸送潛力的“動(dòng)態(tài)挖掘”。以上研究使本文提出的混合增容策略,在充分利用了“靜態(tài)增容”與“動(dòng)態(tài)增容”的優(yōu)勢,取得顯著的線路增容效果的同時(shí),保證系統(tǒng)的安全性與穩(wěn)定性。然而,考慮到在混合增容策略運(yùn)行過程中,線路潮流會(huì)發(fā)生大幅頻繁變化,增容后的系統(tǒng)亟需一種儲(chǔ)備充足、響應(yīng)迅速的無功補(bǔ)償器,防止因無功不足引發(fā)電壓跌落。基于以上考慮,本文設(shè)計(jì)了一種針對線路增容運(yùn)行的動(dòng)態(tài)無功補(bǔ)償裝置及相應(yīng)的無功補(bǔ)償策略,以保證“混合增容”策略運(yùn)行過程中系統(tǒng)的無功穩(wěn)定。傳統(tǒng)無功補(bǔ)償裝置在抑制電壓閃變、濾除諧波方面效果不理想,性能較好的靜止同步補(bǔ)償裝置(SVG)成本過高。論文提出了一種新型動(dòng)態(tài)無功補(bǔ)償模型。成本低廉的大容量SVC (FC+TCR)完成初步粗補(bǔ)償；小容量SVG負(fù)責(zé)微補(bǔ)償、抑制電壓閃變以及濾除諧波,優(yōu)勢互補(bǔ),兼顧了成本與性能。通過分析新型補(bǔ)償器不同的模塊布局,確定可行的電路分布結(jié)構(gòu),最大限度地減少模塊間的干擾。在控制器方面,提出了基于人工免疫算法的改進(jìn)型動(dòng)態(tài)PI控制器以及模塊間的協(xié)調(diào)控制策略,以協(xié)調(diào)SVG模塊與SVC模塊間的相互配合。最后,論文通過ANSYS與PSCAD仿真軟件,對“混合增容”策略進(jìn)行仿真驗(yàn)證。仿真表明,其增容效果顯著。相比其他增容方法,混合增容方法效果最好,整體實(shí)現(xiàn)增容65%。局部來看,即使在用電最高峰,也能實(shí)現(xiàn)50%的增容量,滿足了系統(tǒng)的要求,同時(shí)能確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性。其綜合性能媲美SVG,且在成本方面有明顯的優(yōu)勢,可以節(jié)省50%以上的成本。
【關(guān)鍵詞】：特高壓 ANSYS 載流量 混合增容 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 動(dòng)態(tài)無功補(bǔ)償 人工免疫算法 PSCAD
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM75
【目錄】：

• 摘要10-12
• ABSTRACT12-14
• 符號說明14-15
• 第1章 緒論15-20
• 1.1 線路增容的背景和意義15-16
• 1.1.1 特高壓落點(diǎn)附近線路增容概述15
• 1.1.2 超高壓線路增容的意義15-16
• 1.2 線路增容技術(shù)研究現(xiàn)狀16-18
• 1.2.1 “靜態(tài)增容”策略的研究現(xiàn)狀16-17
• 1.2.2 “動(dòng)態(tài)增容”策略的研究現(xiàn)狀17-18
• 1.2.3 “動(dòng)態(tài)無功補(bǔ)償”策略研究現(xiàn)狀18
• 1.3 現(xiàn)有線路增容策略的不足之處18-19
• 1.4 本文的主要工作19-20
• 第2章 架空導(dǎo)線熱學(xué)模型20-28
• 2.1 架空線散熱模型概述20-21
• 2.2 發(fā)熱源分析21
• 2.2.1 日照發(fā)熱21
• 2.2.2 電流發(fā)熱21
• 2.3 散熱源分析21-22
• 2.3.1 周圍空氣對流散熱21-22
• 2.3.2 輻射散熱22
• 2.4 基于ANSYS仿真的各因素對載流量影響程度分析22-27
• 2.4.1 ANSYS仿真模型22
• 2.4.2 熱傳導(dǎo)分析數(shù)學(xué)模型22-23
• 2.4.3 仿真結(jié)果分析23-27
• 2.5 本章小結(jié)27-28
• 第3章 提高導(dǎo)線最高允許運(yùn)行溫度28-35
• 3.1 概述28-29
• 3.2 載流量分析29-30
• 3.3 導(dǎo)線機(jī)械性能校核30-31
• 3.4 配套金具機(jī)械性能校核31-32
• 3.5 金具熱穩(wěn)定校核32-33
• 3.6 弧垂校驗(yàn)33
• 3.7 本章小結(jié)33-35
• 第4章 輸電線路“混合增容”控制策略35-44
• 4.1 線路動(dòng)態(tài)熱容量概述35
• 4.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多因子導(dǎo)線溫度預(yù)測模型35-39
• 4.2.1 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)線溫度預(yù)測35-36
• 4.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型36-37
• 4.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練37-38
• 4.2.4 基于ANSYS仿真的預(yù)測精度分析38-39
• 4.3 導(dǎo)線動(dòng)態(tài)容量模型39-41
• 4.3.1 基于導(dǎo)線外部參數(shù)的預(yù)測模型(外部模型)39-40
• 4.3.2 基于導(dǎo)線內(nèi)部參數(shù)的預(yù)測模型(內(nèi)部模型)40
• 4.3.3 基于導(dǎo)線拉力的預(yù)測模型(拉力模型)40
• 4.3.4 三種模型的適應(yīng)性分析40-41
• 4.4 動(dòng)態(tài)熱容量評估41
• 4.5 “混合增容”控制策略41-43
• 4.6 本章小結(jié)43-44
• 第5章 動(dòng)態(tài)無功補(bǔ)償策略44-59
• 5.1 概述44
• 5.2 電路結(jié)構(gòu)分析44-48
• 5.2.1 模塊布局結(jié)構(gòu)145-46
• 5.2.2 模塊布局結(jié)構(gòu)246-47
• 5.2.3 可行的結(jié)構(gòu)47-48
• 5.3 新型PI控制器設(shè)計(jì)48-52
• 5.3.1 采用改進(jìn)型PI控制環(huán)節(jié)48-50
• 5.3.2 引入非線性增益以提高系統(tǒng)穩(wěn)定性50-52
• 5.4 基于人工免疫算法的PI參數(shù)在線動(dòng)態(tài)優(yōu)化52-55
• 5.4.1 免疫算法與控制器建模52-54
• 5.4.2 支持向量機(jī)優(yōu)化免疫函數(shù)54-55
• 5.5 SVC模塊與SVG模塊協(xié)調(diào)控制策略55-56
• 5.5.1 SVG模塊控制策略56
• 5.5.2 SVC模塊控制策略56
• 5.6 仿真驗(yàn)證56-58
• 5.7 本章小結(jié)58-59
• 第6章 算例仿真驗(yàn)證59-68
• 6.1 增容策略有效性的仿真驗(yàn)證59-62
• 6.2 動(dòng)態(tài)無功補(bǔ)償裝置仿真驗(yàn)證62-67
• 6.2.1 動(dòng)態(tài)性能對比62-63
• 6.2.2 諧波含量對比63-65
• 6.2.3 SVG配置容量優(yōu)化與成本分析65-67
• 6.3 本章小結(jié)67-68
• 第7章 結(jié)論與展望68-70
• 7.1 結(jié)論68-69
• 7.2 研究展望69-70
• 參考文獻(xiàn)70-75
• 致謝75-76
• 作者在攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文76-77
• 學(xué)位論文評閱及答辯情況表77

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10 中共中央黨校學(xué)習(xí)時(shí)報(bào)國有企業(yè)改革與創(chuàng)新調(diào)研組 泊寧;特高壓 開拓可持續(xù)發(fā)展之路[N];學(xué)習(xí)時(shí)報(bào);2010年

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本文編號：537946