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電網無功負荷的時空特性分析、評估與預測

發(fā)布時間:2017-10-01 03:32

  本文關鍵詞:電網無功負荷的時空特性分析、評估與預測


  更多相關文章: 無功負荷 壞數(shù)據辨別 時空特性 評估指標 無功負荷預測


【摘要】:在電力系統(tǒng)的運行中,無功功率與運行電壓及其穩(wěn)定性以及電網的有功損耗關系非常密切。相比有功功率,無功功率的研究相對集中,關于無功負荷特性、建模和預測方面的文獻相對較少。開展電網無功負荷特性研究工作,能夠定量地評估地區(qū)的無功功率狀態(tài),為電網運行和規(guī)劃提供合理的建議;對電網的無功負荷進行預測,能為無功補償規(guī)劃提供更準確的數(shù)據基礎條件。鑒于此,本文選取無功負荷的時空特性分析、評估與預測作為主要研究內容,具有一定的實用價值和理論意義。首先,本文分析了電網無功負荷的主要類型及其等值電路模型,以及電網無功負荷隨時間和空間變化的規(guī)律特性,系統(tǒng)地歸納并提出一系列參數(shù)和評估指標用以解構電網無功負荷。以某省500k V電網和某市220k V電網為例,運用所提的一系列無功負荷評估指標分別從時間和空間上對電網的無功負荷進行了特性分析。結果表明,所提評估指標能有效地評估地區(qū)電網的無功功率狀態(tài)。結果還表明,在同一運行方式下,同一地區(qū)電網的無功負荷指標呈現(xiàn)一定的穩(wěn)定特性。其次,由于無功負荷的時空特性分析與預測工作需建立在歷史數(shù)據基礎上,然而電網的數(shù)據采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)存在一定數(shù)量的壞數(shù)據,將影響到分析預測工作的準確性。本文提出一種基于功率平衡理論分析與誤差分析的電網有功和無功壞數(shù)據的辨識方法并通過算例表明,所提的辨識方法能夠方便、有效地定位歷史功率數(shù)據中的壞數(shù)據。最后,本文提出基于電網在同一運行方式下無功負荷指標穩(wěn)定特性的各類無功負荷中期預測方法和基于季節(jié)性ARIMA模型的母線無功負荷短期預測方法。算例表明,所提方法能較準確地預測電網的無功負荷。
【關鍵詞】:無功負荷 壞數(shù)據辨別 時空特性 評估指標 無功負荷預測
【學位授予單位】:華南理工大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2016
【分類號】:TM714
【目錄】:
  • 摘要5-6
  • ABSTRACT6-9
  • 第一章 緒論9-15
  • 1.1 課題研究背景與意義9-10
  • 1.2 國內外研究現(xiàn)狀10-13
  • 1.2.1 數(shù)據采集與處理10-11
  • 1.2.2 無功負荷特性分析11-12
  • 1.2.3 無功負荷預測12-13
  • 1.3 本文的主要工作13-15
  • 第二章 無功負荷的時空特性與評估指標體系研究15-23
  • 2.1 無功負荷主要類型15-17
  • 2.1.1 異步電動機15
  • 2.1.2 變壓器的無功損耗15-16
  • 2.1.3 輸電線路的無功損耗16
  • 2.1.4 超高壓輸電線路的并聯(lián)電抗器16-17
  • 2.2 無功負荷的時空特性17-18
  • 2.2.1 時間特性17
  • 2.2.2 空間特性17-18
  • 2.3 無功負荷的評估指標體系18-21
  • 2.3.1 無功負荷指標18-20
  • 2.3.2 無功交換指標20-21
  • 2.4 本章小結21-23
  • 第三章 用于負荷特性分析的電網壞數(shù)據辨識方法研究23-45
  • 3.1 功率平衡理論分析23-27
  • 3.2 有功壞數(shù)據的辨識方法27-31
  • 3.3 無功壞數(shù)據的辨識方法31-36
  • 3.4 算例分析36-44
  • 3.4.1 有功壞數(shù)據辨識36-40
  • 3.4.2 無功壞數(shù)據辨識40-44
  • 3.5 本章小結44-45
  • 第四章 無功負荷的時空特性實例分析45-61
  • 4.1 時間特性分析45-55
  • 4.1.1 某省 500kV電網45-49
  • 4.1.2 某市 220kV電網49-55
  • 4.2 空間特性分析55-60
  • 4.2.1 某省 500kV電網55-58
  • 4.2.2 某市 220kV電網58-60
  • 4.3 本章小結60-61
  • 第五章 無功負荷的預測方法與應用分析61-74
  • 5.1 基于指標穩(wěn)定特性的中期預測61-65
  • 5.1.1 指標穩(wěn)定特性法61-62
  • 5.1.2 算例分析62-65
  • 5.2 基于季節(jié)性ARIMA模型的短期預測65-72
  • 5.2.1 時間序列分析法65-67
  • 5.2.2 季節(jié)性ARIMA模型67-68
  • 5.2.3 算例分析68-72
  • 5.3 本章小結72-74
  • 總結與展望74-76
  • 參考文獻76-79
  • 攻讀碩士學位期間取得的研究成果79-81
  • 致謝81-82
  • Ⅳ-2答辯委員會對論文的評定意見82

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本文編號:952114


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