版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權,請進行舉報或認領
文檔簡介
1、碳纖維復合芯(ACCC)導線作為一種新型高溫低弧垂導線,與傳統(tǒng)架空導線相比具有重量輕、強度大、耐高溫、弧垂低、導電率高、載流量大、耐腐蝕等優(yōu)點,可解決電力負荷急速增長和輸電走廊選擇困難等問題,是目前最具發(fā)展?jié)摿Φ男滦蛯Ь€之一。然而,由于ACCC導線發(fā)展時間較短,其載流量估計方法研究較少,導致現(xiàn)有ACCC導線線路載流量多由靜態(tài)熱定值法確定,限制了導線輸電能力。因此,為挖掘導線輸電潛力,提高ACCC導線運行的經(jīng)濟性和安全性,本文對ACCC導
2、線載流估計方法展開了相關研究。
本文首先研究了IEEE標準模型、IEC標準模型及熱路模型等傳統(tǒng)ACSR導線載流量計算模型,對各模型參數(shù)計算方法進行了對比,并分析了各常用模型的優(yōu)缺點,為ACCC導線熱路模型的建立奠定了理論基礎。
隨后,基于熱電類比理論,以ACCC導線為研究對象,建立了ACCC導線熱路模型,并選用粒子群優(yōu)化算法對模型未知參數(shù)進行辨識求解。以國產(chǎn)ACCC-240/35導線為對象,搭建了導線載流溫升實驗平臺
3、,在不同加載電流下,對自然對流條件下的ACCC導線進行了載流溫升實驗和交流電阻測量實驗。結果表明,所提ACCC導線交流電阻計算方法最大誤差小于1.2%,模型計算誤差不超過2.2%,本文建立的ACCC導線熱路模型及其參數(shù)辨識方法能夠有效地確定模型參數(shù),可較準確地描述導線的熱動態(tài)過程,為導線載流量估計提供模型依據(jù)。
最后,為解決自然氣象條件下,環(huán)境熱阻隨機擾動對載流量估計精度造成的影響,本文提出了基于熱路模型與馬爾科夫鏈的ACCC
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 碳纖維復合芯導線載流溫升狀態(tài)空間模型研究.pdf
- 基于優(yōu)化灰色馬爾科夫鏈模型的鐵路客流量預測方法研究.pdf
- 基于馬爾科夫鏈使用模型的軟件統(tǒng)計測試.pdf
- 馬爾科夫鏈問題算法研究.pdf
- 馬爾科夫轉移矩陣模型
- 隱馬爾科夫模型hiddenmarkovmodel
- 基于馬爾科夫鏈模型的癌癥分類與診斷方法研究.pdf
- 基于隱馬爾科夫模型的信號分類.pdf
- 基于隱馬爾科夫模型的異常檢測研究.pdf
- 基于馬爾科夫模型的紋理圖像分割.pdf
- 基于隱馬爾科夫模型詞性標注的研究.pdf
- 基于馬爾科夫模型的WEB日志挖掘的研究.pdf
- 基于隱馬爾科夫模型的人臉識別.pdf
- 19156.馬爾科夫轉換garch模型的mcmc參數(shù)估計和方法研究
- 基于隱馬爾科夫模型的目標人體識別.pdf
- 基于馬爾科夫模型的用戶瀏覽路徑預測研究.pdf
- 碳纖維復合芯導線深化試驗研究.pdf
- 基于馬爾科夫模型的文本相似度研究.pdf
- 馬爾科夫協(xié)整轉換模型的研究.pdf
- 基于隱馬爾科夫模型、馬爾科夫狀態(tài)轉換模型的商品期貨價格預測研究與實證分析
評論
0/150
提交評論