山東大學王艷玲團隊:考慮氣象時空分佈的輸電線路模型和分析方法

團隊介紹

山東大學王艷玲團隊:考慮氣象時空分佈的輸電線路模型和分析方法

王艷玲

王艷玲,講師,碩士生導師,主要從事輸電元件載流定值、電網輸電能力、電力系統可靠性分析,地磁感應電流等研究;作為項目負責人,主持國傢自然科學基金青年科學基金項目1項、主持山東省優秀中青年科學傢科研獎勵基金項目1項;在國內外學術期刊上作為第一作者或通訊作者,發表被SCI/EI收錄的學術論文20餘篇。

山東大學王艷玲團隊:考慮氣象時空分佈的輸電線路模型和分析方法

莫洋

莫洋,碩士研究生,主要從事輸電元件運行環境及輸電能力研究。

導語

架空線路沿線氣象數據在時空分佈上有著顯著的變化,這對系統運行狀態產生重要影響。本文建立瞭計及氣象數據時空分佈的系統潮流模型和分解協調的求解算法。通過潮流計算及電網傳輸能力分析,表明架空線路導體溫度有顯著的時空變化特征,考慮氣象參數的時空分佈特性可有效提高電網狀態分析的準確性。

研究背景

山東大學王艷玲團隊:考慮氣象時空分佈的輸電線路模型和分析方法

在電力系統分析中,架空輸電線路往往采用單段集中參數模型。在該模型下,假設輸電線路沿線電流密度和材料特性是均勻的,並忽略線路沿線氣象數據時空變化導致的導體溫度的變化,輸電線路參數通常采用導體溫度為20℃時對應的電阻和電抗值。

實際上沿線氣象數據具有顯著的時空變化特性,導致導體溫度往往異於20℃。架空輸電線路是電網的主要構成要素,線路參數的變化必將影響系統的運行狀態。

架空輸電線路沿線氣象數據,一方面可通過實地測量直接得到,另一方面可通過我國氣象部門發佈的各種氣象數值預報產品得到。相關文獻指出,通過對同一地區多年氣象統計數據分析可知,最高環境溫度為42.0℃,最低環境溫度為-13.5℃,年最大溫差達到瞭48.9℃,風速的最大值為22.7m/s,氣象參數具有顯著的季節性,尤其是周圍環境溫度。

另外,在局部地區寒潮的影響下,長度240km的架空輸電線路首末端環境溫度差值達到瞭20℃,沿線氣象數據的空間變化特性也是顯著的。架空線路導體溫度決定於所處的氣象環境及其載流值。

實際運行環境下由於沿線氣象參數較強的時空變化特征,導體溫度也呈現出顯著的變化,導體溫度的空間變化必然導致線路電阻和電抗參數沿線的非均一性,影響系統運行狀態。

論文所解決的問題及意義

本文首先對實際架空線路沿線氣象數據和導體溫度的時空分佈進行瞭量化分析,表明瞭實際運行環境下沿線氣象參數有較強的時空變化特征,導體溫度也呈現出顯著的變化。

在此基礎之上,構建瞭考慮氣象時空分佈特性的輸電線路模型,建立瞭計及氣象數據時空變化的潮流模型和分解協調的求解算法;分析架空線路導體溫度時空變化對系統運行狀態及線路極限傳輸能力的影響,驗證瞭電力系統運行狀態分析中考慮氣象數據和導體溫度時空分佈的必要性。

論文方法及創新點

為瞭描述沿線氣象數據空間分佈的不均勻性,給出氣象數據空間分佈的3種表征模型:平均值、權重平均值和線路分段模型。本文采用一個改進的5節點電力系統作為算例。圖1給出瞭6種情景下1號節點的PV曲線。

基準情景的導體溫度恒為20℃,極限傳輸功率為396.2MW;情景1和情景2反映瞭季節性變化下的線路功率傳輸特性。情景1的環境溫度為38℃,風速為0.5m/s,極限傳輸功率為355.2MW,與基準值相差-10.35%;情景2的環境溫度為-20℃,風速為18m/s,極限傳輸功率為440.2MW,與基準情景相差11.11%。

可以看出,季節性的氣象條件變化對線路極限傳輸功率有很大影響,計及氣象條件的變化可有效提高系統極限傳輸功率計算的準確性。

山東大學王艷玲團隊:考慮氣象時空分佈的輸電線路模型和分析方法

圖1 (a) 1號節點PV曲線

山東大學王艷玲團隊:考慮氣象時空分佈的輸電線路模型和分析方法

圖1 (b) 1號節點PV曲線臨界點的局部放大

情景3、情景4和情景5環境溫度為20℃,風速為0.5m/s,節點3處發生寒流,環境溫度驟變為0℃,風速驟變為10m/s。

上述三種情景為計及瞭氣象數據空間分佈的極限傳輸功率。情景3采用平均值模型,極限傳輸功率為382.5MW,與基準情景相差-3.46%,情景4極限傳輸功率為387.0MW,情景4采用加權平均值模型,與情景3的平均值模型相比相差1.18%,傳輸功率相差4.5MW;情景5分段模型與情景3平均值模型相比相差1.67%,極限傳輸功率相差6.4MW。

以上3種情景的對比說明瞭描述氣象數據空間分佈的表征模型不同,計算結果還是相差較大的。每種模型的適應條件與實際氣象數據的變化速率及變化幅度、架空線路長度、電網地理位置與結構參數等諸多因素有關,需針對實際電網,利用真實氣象數據進行實證研究。

結論

通過實例驗證瞭輸電線路沿線氣象參數具有顯著的時空變化特性,建立瞭考慮氣象參數時間分佈的季節性模型,和考慮氣象參數空間分佈的平均值、加權平均值及線路分段模型。

在上述模型的基礎上對線路潮流及極限傳輸功率做瞭具體的分析,計算結果表明氣象數據的時空分佈對系統運行狀態有重要的影響,在對電網狀態進行分析時有必要計及氣象參數的時空分佈特性。

引用本文

王艷玲, 莫洋, 韓學山, 孟祥星, 牛志強. 考慮氣象時空分佈特性的輸電線路模型和分析方法[J]. 電工技術學報, 2020, 35(3): 636-645. Wang Yanling, Mo Yang, Han Xueshan, Meng Xiangxing, Niu Zhiqiang. Transmission Line Model and Analysis Method Considering the Time and Space Distribution Characteristics of Meteorology. Transactions of China Electrotechnical Society, 2020, 35(3): 636-645.

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