【摘要】：地磁暴侵害我國(guó)電網(wǎng)衍生的地磁感應(yīng)電流(Geomagnetically Induced Current, GIC)研究取得了重要進(jìn)展,包括揭示了地磁暴侵害電網(wǎng)衍生災(zāi)害性GIC的機(jī)理,探明了地磁暴對(duì)我國(guó)未來電網(wǎng)的嚴(yán)重危害,防御地磁暴電網(wǎng)災(zāi)害已成為需要解決的問題。本文提出研究基于太陽風(fēng)參數(shù)預(yù)測(cè)GIC事件的方法,以期能夠根據(jù)太陽風(fēng)的觀測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算、預(yù)測(cè)電網(wǎng)的GIC,為運(yùn)行調(diào)度制定防災(zāi)策略提供決策支持。本文的主要工作及研究成果的創(chuàng)新點(diǎn)如下：針對(duì)我國(guó)甘肅750kV與330kV電網(wǎng)和新建的1000kV與500kV電網(wǎng),采用電網(wǎng)GIC全節(jié)點(diǎn)模型和運(yùn)用節(jié)點(diǎn)導(dǎo)納矩陣算法,計(jì)算、分析了雙電壓等級(jí)電網(wǎng)的GIC相互作用,探明了雙電壓等級(jí)電網(wǎng)GIC的相互影響的特征,揭示了地磁暴侵害電網(wǎng)衍生災(zāi)害性GIC的機(jī)理,為研究防災(zāi)提供了數(shù)據(jù)依據(jù)。根據(jù)太陽風(fēng)觀測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算、預(yù)測(cè)電網(wǎng)GIC的需求,分析了管網(wǎng)GIC量值、頻譜等特征參數(shù)與日冕物質(zhì)拋射(Coronal Mass ejection, CME)和行星際太陽風(fēng)特征參數(shù)的關(guān)系,以及電網(wǎng)GIC在磁暴各階段的能量分布情況,探明了太陽風(fēng)速度等參數(shù)對(duì)GIC的貢獻(xiàn),提出了利用太陽風(fēng)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)GIC的思路。根據(jù)GIC特征參數(shù)與太陽風(fēng)觀測(cè)參數(shù)關(guān)系研究成果,提出運(yùn)用空間物理科學(xué)家研究、建立的全球MHD模型預(yù)測(cè)電網(wǎng)GIC,據(jù)此,建立電網(wǎng)GIC事件與CME事件和行星際太陽風(fēng)事件的初步聯(lián)系,提出了利用行星際太陽風(fēng)觀測(cè)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)電網(wǎng)GIC的算法,根據(jù)GIC監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了算法有效性。本文的研究揭示了地磁暴衍生災(zāi)害性GIC機(jī)理,為地磁暴災(zāi)害列入國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃專項(xiàng)提供了數(shù)據(jù),研究、提出了基于太陽風(fēng)觀測(cè)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)電網(wǎng)GIC事件的方法,對(duì)運(yùn)行調(diào)度和檢修維護(hù)制定防災(zāi)策略具有重要的意義。
[Abstract]:Important progress has been made in the study of geomagnetic induced current (Geomagnetically Induced Current, GIC) induced by geomagnetic storms in China, including revealing the mechanism of geomagnetic storms against GIC derived from power grids, and exploring the serious harm of geomagnetic storms to the future power grid in China. Protection against geomagnetic storm grid disaster has become a problem to be solved. In this paper, a method for predicting GIC events based on solar wind parameters is proposed, which can be used to calculate the solar wind observation data, and to predict the GIC, of power grid to provide decision support for operational dispatching and disaster prevention strategy. The main work and innovations of this paper are as follows: for the Gansu 750kV and 330kV power grid and the newly built 1000kV and 500kV grid, the whole node model of power network GIC and the node admittance matrix algorithm are used to calculate. In this paper, the interaction of GIC in double-voltage grid is analyzed, the characteristics of GIC interaction in double-voltage power grid are explored, and the mechanism of geomagnetic storm induced disaster GIC is revealed, which provides a data basis for the study of disaster prevention. Based on the calculation of solar wind observation data, the demand of power grid GIC is forecasted. The relationship between the characteristic parameters of GIC, spectrum and coronal mass ejection (Coronal Mass ejection, CME) and interplanetary solar wind is analyzed. The contribution of solar wind velocity and other parameters to GIC is found out, and the idea of using solar wind data to predict GIC is put forward. Based on the research results of the relationship between GIC characteristic parameters and solar wind observation parameters, a global MHD model is established to predict the power grid GIC, based on the research of space physics scientists. A preliminary relationship between the GIC event and the CME event and the interplanetary solar wind event is established, and an algorithm for predicting the power grid GIC using the interplanetary solar wind observation data is proposed. The validity of the algorithm is verified by the GIC monitoring data. In this paper, the mechanism of geomagnetic storm derived disastrous GIC is revealed, which provides data for geomagnetic storm disaster to be included in the national key R & D program. A method for predicting GIC events in power grid based on solar wind observation data is proposed. It is of great significance to establish disaster prevention strategy for operation scheduling and maintenance.
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：P353;TM73

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本文編號(hào)：2259269