臨安山區(qū)輸電線路覆冰預測及設計改進研究.pdf

1、近年來，受全球氣候變暖影響，各類氣象災害更為頻繁，造成的損失和影響日趨嚴重，破壞程度強、影響范圍廣，應對難度也越來越大。電力系統(tǒng)在規(guī)劃設計及運行中如何應對電網覆冰帶來的危害，成為一項非常重要又極具現實意義的研究課題。2008年中國南方雪災后，許多科研院所、電力企業(yè)進行了線路覆冰方面的研究，但僅局限于大區(qū)域典型氣象條件下的共性研究。山區(qū)微氣象條件下輸電線路覆冰設計的研究目前在國內外均屬前沿課題，缺少相關的研究與應用。
　　本論文研究

2、的出發(fā)點與落腳點均為浙江省臨安縣天池山區(qū)這一確定的微地理微氣象區(qū)域。首先研究了線路覆冰的形成機理和覆冰氣象地理特征條件，在基于溫度、風（速度和方向）、降雨量、云中液態(tài)水和相對濕度等多種氣象因素下，提出了一種基本的覆冰模型。為準確獲取臨安山區(qū)重點線路安裝的在線監(jiān)測數據與氣象站提供的氣象數據驗證了預測模型的科學性和精確性，從全局、地域、局部三個角度介紹了覆冰模型輸入參數測量方法。
　　同時重點分析了輸電線路導線和結構的覆冰荷載數據的統(tǒng)

3、計分析與建模，為下一步的架空輸電線路設計和可靠性評估提供參考價值。應用臨安地區(qū)輸電線路在線監(jiān)測設備保存的歷史，應用模糊神經元網絡理論方法建立天池山區(qū)覆冰預測模型。該模型的預測算法采用C語言開發(fā)，利用電力線路覆冰影響深度系數公式，對微氣象參數影響因子由小到大進行排序，通過對有效數據的篩選，從而確定了神經網絡輸入層的構成分別是風速、風向、環(huán)境氣溫、環(huán)境濕度，使神經網絡訓練的數據更具有針對性，一定程度上提高了訓練的快速性及精度。最后基于對未來