论文部分内容阅读
目前,传统电网经济调度存在着如何最大程度消纳新能源发电的问题,碳纤维复合芯导线(ACCC)可解决电力负荷急速增长和输电走廊选择困难等问题。然而,由于对其载流量估计方法的研究较少,导致加入该导线的电网经济性并没有提高。因此,为挖掘导线输电能力,提高电网运行经济性与安全性,对含ACCC导线的电网经济调度展开了相关研究。首先对传统ACSR导线的几种载流量计算模型展开了研究,对比了各模型的参数计算方法,并且对各常用模型的优缺点进行了分析比较,为之后建立ACCC导线热路模型奠定了理论基础。接着对人工神经网络进行了理论概述,并提出了基于此的ACCC导线载流量动态估计方法。选用进口 ACCC/TW-310/40导线,搭建了导线载流温升实验平台,在不同加载电流下,对不同环境气象条件下的导线进行了载流温升实验。在获得大量实验数据后,利用构建人工神经网络模型展开训练,并得出了不同电流等级以及环境气象条件下的模拟实验温度结果,将模拟实验温度值与实测温度值进行了对比,结果表明,所提基于人工神经网络的ACCC导线载流量动态估计方法模拟计算误差小于10%,该方法可以有效根据实时环境气象条件和当前载流量得到导线温度计算结果,为接下来的ACCC导线热过载风险评估奠定了基础。随后建立了 ACCC导线热路模型,并选用多目标优化算法对模型未知参数进行辨识求解。在不同加载电流下,对上述实验平台进行了室内实验。在室内自然对流条件下,分别进行了导线载流温升实验和交流电阻测量实验。实验结果表明,所提ACCC导线热路模型温度计算与实际相比误差低于2.44%,而计算导线交流电阻的方法可以保证最大误差不超过1.2%。因此,通过所建ACCC导线热路模型及其参数辨识方法能够有效地确定模型参数,为导线热过载风险评估提供了模型基础。在此基础上,利用马尔科夫链提出了ACCC导线热过载风险评估方法。该方法通过对模型等效环境热阻序列进行马尔科夫链模拟,最终确定ACCC导线运行过载概率,进一步保障了ACCC导线输电线路的安全运行。最后以传统电网经济调度为基础,以电网消纳新能源发电为目标,构建了含ACCC导线的电网经济调度模型。以一个带有新能源发电的四节点系统为对象,在不同气象条件及新能源发电出力情况下,利用内点法对该导线经济调度模型进行了仿真验证,并将传统模型与含ACCC导线取动态热定值的情况进行了对比。结果表明:所提的含ACCC导线的电网经济调度模型能够更加安全、可靠的提高电网对新能源发电的消纳能力。