特高压落点附近输电线路增容策略研究

发布时间：2017-07-13 18:20

  本文关键词：特高压落点附近输电线路增容策略研究

  更多相关文章： 特高压 ANSYS 载流量 混合增容 BP神经网络 动态无功补偿 人工免疫算法 PSCAD

【摘要】：随着特高压加快建设,1000kV特高压最终取代原有500kV超高压,成为电网主干网架,是必然趋势。然而,在初期,完整的UHV网架结构并没有形成。孤立的单条特高压线路需要与原有线路联合运行。尤其是在特高压落点附近,经特高压传输的大量电能需要由该处500kV超高压线路分流。由于两种电压等级在输送能力方面差异巨大,故整体输送能力受到严重制约,远远达不到特高压的额定容量。落点周围的超高压电网的负担将大大提高,“瓶颈问题”突显。本文在不新增输电线路的情况下,研究一种安全可行的超高压线路增容策略,并辅之以基于FACTS技术的动态无功补偿装置,达到有效增加线路输电容量的目的,以符合特高压电网的发展趋势。本文提出了一种融合“静态增容”与“动态增容”的新型增容策略：混合增容。该策略一方面适度提高架空线的上限温度(最高不超过90℃),另一方面基于实时信息(气象参数、线路运行参数)进行线路容量动态挖掘。同时,本文重点考虑了潮流变化所引起的无功需求量的大幅波动,设计了一种新型的动态无功补偿装置,使混合增容策略达到最好的效果。论文首先分析了导线吸热、散热的机理,通过ANSYS有限元分析程序分析了环境参数与导线载流能力的关系。研究表明：环境参数对线路实际容量具有显著的影响。我国规程中所采用的环境参数值均过于严苛,绝大部分情况下,不会出现如此恶劣的情况。可见,我国现有电网的输送容量并没有被完全开发,仍有很大挖掘的潜力。该部分研究为提高导线上限温度提供了理论依据。论文认为可以在合适的时候,逐步提高导线的上限温度,最高不超过90℃。并在载流量、导线与配套金具机械性能、金具热稳定性、弧垂等方面进行校核,确保系统的安全稳定。论文分析了导线容量预测的三种不同模型,提出了基于BP神经网络的多因子的导线温度预测方法,并将其引入增容策略。形成了以动态增容为主、静态增容为辅的“混合增容”策略。“混合增容”策略首先根据输电需求以及环境情况,确定导线上限温度,以2℃为一档,逐步提高,最高不超过90℃。运行过程中根据实时气象条件和线路状态,基于导线拉力修正与BP神经网络算法,进行线路输送潜力的“动态挖掘”。以上研究使本文提出的混合增容策略,在充分利用了“静态增容”与“动态增容”的优势,取得显著的线路增容效果的同时,保证系统的安全性与稳定性。然而,考虑到在混合增容策略运行过程中,线路潮流会发生大幅频繁变化,增容后的系统亟需一种储备充足、响应迅速的无功补偿器,防止因无功不足引发电压跌落。基于以上考虑,本文设计了一种针对线路增容运行的动态无功补偿装置及相应的无功补偿策略,以保证“混合增容”策略运行过程中系统的无功稳定。传统无功补偿装置在抑制电压闪变、滤除谐波方面效果不理想,性能较好的静止同步补偿装置(SVG)成本过高。论文提出了一种新型动态无功补偿模型。成本低廉的大容量SVC (FC+TCR)完成初步粗补偿；小容量SVG负责微补偿、抑制电压闪变以及滤除谐波,优势互补,兼顾了成本与性能。通过分析新型补偿器不同的模块布局,确定可行的电路分布结构,最大限度地减少模块间的干扰。在控制器方面,提出了基于人工免疫算法的改进型动态PI控制器以及模块间的协调控制策略,以协调SVG模块与SVC模块间的相互配合。最后,论文通过ANSYS与PSCAD仿真软件,对“混合增容”策略进行仿真验证。仿真表明,其增容效果显著。相比其他增容方法,混合增容方法效果最好,整体实现增容65%。局部来看,即使在用电最高峰,也能实现50%的增容量,满足了系统的要求,同时能确保系统的稳定性。其综合性能媲美SVG,且在成本方面有明显的优势,可以节省50%以上的成本。
【关键词】：特高压 ANSYS 载流量 混合增容 BP神经网络 动态无功补偿 人工免疫算法 PSCAD
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM75
【目录】：

• 摘要10-12
• ABSTRACT12-14
• 符号说明14-15
• 第1章 绪论15-20
• 1.1 线路增容的背景和意义15-16
• 1.1.1 特高压落点附近线路增容概述15
• 1.1.2 超高压线路增容的意义15-16
• 1.2 线路增容技术研究现状16-18
• 1.2.1 “静态增容”策略的研究现状16-17
• 1.2.2 “动态增容”策略的研究现状17-18
• 1.2.3 “动态无功补偿”策略研究现状18
• 1.3 现有线路增容策略的不足之处18-19
• 1.4 本文的主要工作19-20
• 第2章 架空导线热学模型20-28
• 2.1 架空线散热模型概述20-21
• 2.2 发热源分析21
• 2.2.1 日照发热21
• 2.2.2 电流发热21
• 2.3 散热源分析21-22
• 2.3.1 周围空气对流散热21-22
• 2.3.2 辐射散热22
• 2.4 基于ANSYS仿真的各因素对载流量影响程度分析22-27
• 2.4.1 ANSYS仿真模型22
• 2.4.2 热传导分析数学模型22-23
• 2.4.3 仿真结果分析23-27
• 2.5 本章小结27-28
• 第3章 提高导线最高允许运行温度28-35
• 3.1 概述28-29
• 3.2 载流量分析29-30
• 3.3 导线机械性能校核30-31
• 3.4 配套金具机械性能校核31-32
• 3.5 金具热稳定校核32-33
• 3.6 弧垂校验33
• 3.7 本章小结33-35
• 第4章 输电线路“混合增容”控制策略35-44
• 4.1 线路动态热容量概述35
• 4.2 基于BP神经网络的多因子导线温度预测模型35-39
• 4.2.1 基于BP神经网络的导线温度预测35-36
• 4.2.2 BP神经网络模型36-37
• 4.2.3 神经网络训练37-38
• 4.2.4 基于ANSYS仿真的预测精度分析38-39
• 4.3 导线动态容量模型39-41
• 4.3.1 基于导线外部参数的预测模型(外部模型)39-40
• 4.3.2 基于导线内部参数的预测模型(内部模型)40
• 4.3.3 基于导线拉力的预测模型(拉力模型)40
• 4.3.4 三种模型的适应性分析40-41
• 4.4 动态热容量评估41
• 4.5 “混合增容”控制策略41-43
• 4.6 本章小结43-44
• 第5章 动态无功补偿策略44-59
• 5.1 概述44
• 5.2 电路结构分析44-48
• 5.2.1 模块布局结构145-46
• 5.2.2 模块布局结构246-47
• 5.2.3 可行的结构47-48
• 5.3 新型PI控制器设计48-52
• 5.3.1 采用改进型PI控制环节48-50
• 5.3.2 引入非线性增益以提高系统稳定性50-52
• 5.4 基于人工免疫算法的PI参数在线动态优化52-55
• 5.4.1 免疫算法与控制器建模52-54
• 5.4.2 支持向量机优化免疫函数54-55
• 5.5 SVC模块与SVG模块协调控制策略55-56
• 5.5.1 SVG模块控制策略56
• 5.5.2 SVC模块控制策略56
• 5.6 仿真验证56-58
• 5.7 本章小结58-59
• 第6章 算例仿真验证59-68
• 6.1 增容策略有效性的仿真验证59-62
• 6.2 动态无功补偿装置仿真验证62-67
• 6.2.1 动态性能对比62-63
• 6.2.2 谐波含量对比63-65
• 6.2.3 SVG配置容量优化与成本分析65-67
• 6.3 本章小结67-68
• 第7章 结论与展望68-70
• 7.1 结论68-69
• 7.2 研究展望69-70
• 参考文献70-75
• 致谢75-76
• 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文76-77
• 学位论文评阅及答辩情况表77

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本文编号：537946