基于旋轉(zhuǎn)多導(dǎo)體覆冰量的覆冰參數(shù)預(yù)測(cè).pdf

1、隨著全球氣候的變暖，覆冰對(duì)電力系統(tǒng)的危害日益突出，2008年中國(guó)南方地區(qū)發(fā)生歷史罕見的冰災(zāi)，造成電網(wǎng)大面積停電，給國(guó)民生活造成嚴(yán)重的危害，主要原因是覆冰的監(jiān)測(cè)嚴(yán)重缺失，電力系統(tǒng)覆冰研究開始受到極大的重視。目前覆冰測(cè)量是國(guó)際上沒有解決的問題，國(guó)內(nèi)外還沒有成熟的測(cè)冰傳感器。隨著覆冰預(yù)測(cè)模型的不斷完善，加之國(guó)內(nèi)外絕緣子覆冰研究常采用旋轉(zhuǎn)導(dǎo)體上的覆冰量作為絕緣子覆冰量的表征，因此可以采用旋轉(zhuǎn)多導(dǎo)體法間接實(shí)現(xiàn)對(duì)輸電線路覆冰測(cè)量和絕緣子覆冰量的表征

2、。本文基于旋轉(zhuǎn)多導(dǎo)體從覆冰的結(jié)果出發(fā)實(shí)現(xiàn)覆冰參數(shù)的預(yù)測(cè)，避免了覆冰過程參數(shù)動(dòng)態(tài)變化的測(cè)量的難題，并為測(cè)冰傳感器的研究和覆冰監(jiān)測(cè)提供實(shí)現(xiàn)方法和理論研究基礎(chǔ)，因此本文的研究具有重要的學(xué)術(shù)意義和工程應(yīng)用價(jià)值。
　　 本文通過探討基于旋轉(zhuǎn)多導(dǎo)體測(cè)量覆冰參數(shù)的可行性，分析多導(dǎo)體測(cè)量覆冰參數(shù)的原理。結(jié)合現(xiàn)有的覆冰理論，從覆冰機(jī)理的流體力學(xué)和熱力學(xué)角度出發(fā)建立思路清晰、模塊化的圓柱形覆冰預(yù)測(cè)模型，通過與國(guó)外覆冰模型的比較，結(jié)合旋轉(zhuǎn)多導(dǎo)體覆冰試

3、驗(yàn)驗(yàn)證本文模型的正確性和預(yù)測(cè)精度。通過MATLAB覆冰預(yù)測(cè)仿真程序和多導(dǎo)體覆冰試驗(yàn)，找出旋轉(zhuǎn)多導(dǎo)體覆冰質(zhì)量和覆冰厚度與導(dǎo)體初始直徑、風(fēng)速、水滴中值體積直徑(Median Volume Diameter)、液態(tài)水含量(Liquid Water Content)、環(huán)境溫度和時(shí)間等覆冰參數(shù)的變化規(guī)律，按照變化規(guī)律和覆冰模型探討預(yù)測(cè)覆冰參數(shù)的數(shù)值分析計(jì)算方法和程序流程控制方法，并編制MATLAB覆冰參數(shù)計(jì)算程序，實(shí)現(xiàn)對(duì)覆冰參數(shù)的求解。
　

4、　 本文依托重慶大學(xué)輸配電裝備及系統(tǒng)安全與新技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，在人工氣候室內(nèi)通過控制覆冰試驗(yàn)條件完成了風(fēng)速、MVD、LWC、環(huán)境溫度和時(shí)間分別對(duì)旋轉(zhuǎn)多導(dǎo)體覆冰質(zhì)量的影響試驗(yàn)，結(jié)合MATLAB程序系統(tǒng)地仿真和驗(yàn)證了旋轉(zhuǎn)多導(dǎo)體覆冰質(zhì)量和覆冰厚度隨五個(gè)覆冰參數(shù)的變化關(guān)系，進(jìn)一步驗(yàn)證了覆冰模型的預(yù)測(cè)精度，全面分析了五個(gè)覆冰參數(shù)的影響機(jī)理，提出了人工氣候室加快覆冰增長(zhǎng)的試驗(yàn)條件控制方法。
　　 本文提出了采用兩個(gè)擬合斜率(過原點(diǎn)擬合斜

5、率和不過原點(diǎn)擬合斜率)作為覆冰質(zhì)量計(jì)算值和測(cè)量值擬合逼近程度的指標(biāo)，根據(jù)試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析了五個(gè)覆冰參數(shù)對(duì)兩個(gè)擬合斜率的影響，找出了根據(jù)覆冰質(zhì)量求解覆冰參數(shù)的數(shù)值計(jì)算方法，以此編制的MATLAB覆冰參數(shù)求解程序?qū)崿F(xiàn)五個(gè)覆冰參數(shù)的同時(shí)求解，仿真數(shù)據(jù)和試驗(yàn)數(shù)據(jù)的計(jì)算結(jié)果表明收斂性好，計(jì)算速度快，計(jì)算穩(wěn)定，并且能夠僅通過測(cè)量不同初始直徑導(dǎo)體上的覆冰質(zhì)量找出逼近程度良好的一組覆冰參數(shù)，通過此組參數(shù)計(jì)算的覆冰密度和覆冰厚度與試驗(yàn)測(cè)量值吻合很好，表明能夠