架空输电线路在重冰区运行的分析及防冰措施

针对近年来发生的由覆冰引起的倒塔断线、冰闪及舞动等冰害事故,对几种不同冰害事故分析了其形成过程及特点。并从自然气象条件和设计等方面分析了冰害事故发生的原因。结果表明：我国冰害事故具有持续时间长、发生频率高、覆盖面积大等特点;微气象地区的严重覆冰会引起输变电设备电气性能和机械性能的下降,严重覆冰引起过荷载、不均匀覆冰或不同期脱冰引起张力差、绝缘子串覆冰闪络及覆冰导线舞动是造成覆冰事故的主要原因。结合超高压输电公司贵阳局黎平分局负责运行维护的输电线路处于贵州黔东南地区延伸至广西柳州地区的气候及地形变化地段,需要考虑两个及以上的气象区,从运行维护和设计上提出了防治冰害事故的措施。     

高压输电线路覆冰问题研究

介绍了高压输电线路覆冰的形成机理、覆冰的种类及影响覆冰的因素,分析了输电线路冰害事故的成因,论述了线路覆冰所造成的主要危害,介绍了融冰技术的研究现状以及防冰除冰的主要方法,并对该项技术的应用前景进行了展望.     

基于微地形的输电线路覆冰等级判别方法

微地形影响输电线路的覆冰程度,根据典型微地形因子对导线覆冰的影响程度及排序情况,提出一种基于微地形的输电线路覆冰等级判别新方法;建立基于微地形的输电线路覆冰等级判别模型及覆冰对比度模型,定量揭示微地形因子与线路覆冰的关系．现场数据统计分析和实例验证结果表明：该方法不仅能定量判别输电线路的覆冰等级,而且能区分同等级覆冰的电力线路覆冰程度,为输电线路的抗冰和防冰提供了理论依据．     

输电线路覆冰形成机理分析

输电线路覆冰是受微气象、微地形及温度、湿度、冷暖空气对流、环流以及风速风向等因素影响的综合物理现象。按冰的形成机理,覆冰可分为降水覆冰、云中覆冰、凝华覆冰,其中以降水覆冰产生的雨凇冰最危险。     

基于光纤传感的输电线路覆冰监测技术应用评述

输电线路覆冰监测能有效地评估覆冰情况，预警覆冰事故，减少覆冰造成的危害，有利于电力系统安全稳定运行。在介绍传统在线覆冰监测技术的基础上着重综述了光纤传感技术在输电线路覆冰监测中的应用，分析了准分布式光纤传感(光纤光栅)、基于拉曼散射的分布式光纤传感和基于布里渊散射的分布式光纤传感(布里渊时域分析技术和布里渊时域反射技术)的监测方法的原理及优缺点。分布式光纤传感技术集传感与信息传输为一体，无需再敷设传感器，可以监测整条线路的覆冰状态，其中布里渊光时域分析技术(Brillouin Optical Time Domain Analysis, BOTDA)可以进行更长距离、更大范围的监测，在输电线路在线监测中的优势更为明显。最后指出了基于分布式光纤传感技术监测覆冰的关键问题并进行了展望。     

基于在线监测信息的架空输电线路覆冰故障率计算

量化冰雪灾害对输电线路的影响,构建线路覆冰故障率模型对于冰灾条件下架空输电线路的安全运行具有重要意义.针对覆冰在线监测终端实时监测数据的特点和局限,提出了一种基于覆冰导线悬点轴向应力计算架空输电线路最大应力的方法,并建立了相应的覆冰故障概率计算模型.结合某单位耐张塔覆冰在线监测终端的运行数据,采用本模型计算的故障率与监测终端记录的微气象和覆冰比值进行了比较,二者变化趋势吻合度较高,证明了所述模型的准确性.     

适用于小样本数据库的输电线路导线覆冰预测灰色模型及应用

科学合理地对导线覆冰进行预警评估有助于及时地对冰冻灾害风险做出准确应对措施。提出一种适用于小样本数据库的多因素灰色预测模型GM(1,N),相比于传统神经网络模型,这种模型对建模数据库样本容量要求低,具有较高的建模与计算效率,并且可实时根据气象参数对导线覆冰程度进行预测,从而实现输电线路导线覆冰灾害风险预警的目的。基于所提模型进行案例分析,在工程应用场景中将覆冰程度划分为5个等级,研究发现：基于GM(1,N)灰色理论多因素预测模型对覆冰厚度预测的误差平均在8.1%,输电线路导线覆冰灾害风险预警准确率高达94%。此外,在覆冰厚度临界值附近的预测值增加一定的安全裕度值,可以降低将高风险等级判断为低一级的风险等级的概率。本文所提出的覆冰厚度预测灰色模型可以指导冰区输电线路的抗冰工作。     

覆冰绝缘子电场分布研究综述

覆冰会改变绝缘子表面的电场分布,影响绝缘子闪络特性,如何得到覆冰条件下绝缘子表面的电场分布对防止绝缘子覆冰闪络具有重要意义。在总结国内外覆冰绝缘子电场分布研究的基础上,对覆冰绝缘子沿面电场测量、覆冰绝缘子沿面电场计算方法的优缺点进行了分析,并指出有限元法、边界元法等数值解法将是今后研究覆冰绝缘子表面电场分布的主要手段。     

输电导线覆冰研究

通过导线覆冰试验，研究了输电导线覆冰的过程和规律，探讨了防止导线舞动的新途径     

输电导线覆冰研究

通过导线覆冰试验，研究了输电导线覆冰的过程和规律，探讨了防止导线舞动的新途径。     

基于实时图像及灰色预测的输电线覆冰灾害预警

输电线路覆冰会严重危害电力系统的安全运行.为了得到相对可靠的覆冰厚度动态预测,设计了一种输电线路覆冰厚度在线监测系统,利用图像法及灰色预测模型实时监测输电线路的覆冰厚度.该监测系统利用在线监测实时更新数据的优势,基于较少的数据样本,采用灰色预测模型进行下一时刻覆冰厚度的预测,并利用补偿法实时修改当前参数,以应对覆冰增长产生突变的情况.最后,采用Matlab编程绘制了输电线路覆冰厚度的预测曲线,同时,在实验室条件下模拟了输电线路的覆冰过程,利用设计的监测系统预测覆冰厚度,验证了基于实时图像及灰色预测法的输电线路覆冰预警系统的准确性和实用性.     

高压输电塔线体系覆冰的研究现状与展望

高压输电线路覆冰是一种严重的自然灾害,覆冰断线冲击和振荡会引起倒塔,导致供电线路瘫痪,造成巨大经济损失.研究覆冰情况下的输电塔承载力具有重要的工程和社会意义.在查阅大量文献的基础上,总结了国内外线路覆冰的研究现状,归纳了覆冰的分类,讨论了输电塔架结构的分析模型,阐述了研究高压输电线路覆冰的必要性,指出了现阶段研究中存在...     

基于ZigBee技术的输电线路覆冰在线监测系统设计

为准确监测输电线路覆冰状态,降低系统功耗,克服仅靠等值覆冰厚度判断覆冰状态的不足,提出了一种基于ZigBee技术的输电线路覆冰在线监测系统设计方法.经试验测试:系统功能完整,性能稳定可靠,能够可视化显示覆冰的变化趋势,且对覆冰状态的评估结果准确.     

高压输电塔线体系覆冰的研究现状与展望

高压输电线路覆冰是一种严重的自然灾害，覆冰断线冲击和振荡会引起倒塔，导致供电线路瘫痪，造成巨大经济损失。研究覆冰情况下的输电塔承载力具有重要的工程和社会意义。在查阅大量文献的基础上，总结了国内外线路覆冰的研究现状，归纳了覆冰的分类，讨论了输电塔架结构的分析模型，阐述了研究高压输电线路覆冰的必要性，指出了现阶段研究中存在...     

基于OpenCV的图像处理在输电线路覆冰检测中的应用

提出了一种基于OpenCV的图像处理技术的输电线路覆冰检测系统.首先对覆冰图像进行预处理,提取出线路覆冰前和覆冰后的轮廓,运用鼠标点击事件测出两端长度,最终计算出覆冰厚度.     

浅谈覆冰线路结构负载变化及事故类型

架空输电导线覆冰是指冷的雨滴或降雪落到低于冰点(Oc°)导线上凝结成覆冰的现象.导线覆冰作为特殊的气象条件,给架空线路的安全运行造成严重影响.由于覆冰荷载过重,造成冰闪跳闸、导线舞动和倒塔断线等事故频繁,直接影响电网的运行.     

考虑时变气象参数的输电导线覆冰数值仿真

近年来输电线路覆冰灾害频发,给电网运行带来了极大威胁。现有研究大多未考虑时变气象条件对导线覆冰所产生的影响。为对线覆冰增长情况进行有效预测,给输电线路融冰除冰和舞动预警提供重要参考。本文基于导线覆冰机理和欧拉气液两相流模型,提出了考虑时变气象参数时变影响下的输电线路导线覆冰数值仿真方法。在此基础上建立了基于FLUENT和FENSAP-ICE软件的导线覆冰增长数值模拟框架,利用三维仿真模型,研究了温度、风速、空气中的液态水含量、水滴中值体积直径等时变气象参数和导线直径等因素对输电线路导线覆冰质量及覆冰形状的影响,结果表明导线覆冰形状受风速、过冷却水滴中值体积直径、空气中的液态含水量和导线直径影响较大,受温度影响较小。最终利用真实输电线路现场覆冰监测数据以及相应的气象数据对仿真计算方法的有效性进行了验证。预测结果与输电线路覆冰监测结果吻合度较好,考虑时变气象参数的方法比不考虑时变参数的方法更能有效地预测导线实时覆冰形状和质量,表明本文提出的导线覆冰仿真方法具有较好的精度。     

覆冰水电导率对地线绝缘子覆冰闪络 影响的有限元仿真分析

电力网络常会因覆冰、雷电等自然灾害而引起线路跳闸事故的发生,给电力系统造成巨大的经济损失。为了提高线路融冰效率、改善线路覆冰现象,研究了覆冰水电导率对地线绝缘子覆冰闪络电压的影响,并且通过Ansoft有限元软件对RCSE100C-2型绝缘子进行了仿真分析。研究结果表明,覆冰水电导率会影响地线绝缘子的覆冰闪络电压,电导率越大,闪络电压越低;相同电导率条件下,干闪络电压高于湿闪络电压。     

山区输电塔线体系覆冰断线效应研究

采用索单元和梁单元模拟输电导线和结构杆件,基于非线性有限元理论建立了塔线体系在覆冰荷载作用下的断线效应的评价方法。以南方某重覆冰山区的实际两塔三线输电线路为工程背景,研究了不同覆冰断线工况下塔线体系动力响应的特点。结果表明:山区输电线路的覆冰断线效应显著。塔底部分主材杆件已经超过了其强度极限并已进入塑性阶段。而塔顶地线位置的部分杆件应力虽然没有进入塑性,但强度储备已经较小。因此,在山区应充分考虑覆冰的灾变效应,即便不是严重覆冰也有可能引起严重的灾变事故。     

基于BP神经网络的输电线路覆冰增长模型研究

分析了现有输电线路覆冰增长模型在预测中的不足以及神经网络对非线性映射变量表达的优越性,提出了一种基于Levenberg—Marquardt学习算法的BP神经网络的覆冰增长预测模型。通过实验获取的覆冰增长数据样本训练BP网络,利用收敛的网络进行输电线路覆冰增长的预测,仿真实验误差1mm以下的有7组数据,远高于对比模型makkonoe模型的3组,验证了模型有效性,对输电线路的覆冰研究和预防有重要意义。