团队介绍

王艳玲

王艳玲，讲师，硕士生导师，主要从事输电元件载流定值、电网输电能力、电力系统可靠性分析，地磁感应电流等研究；作为项目负责人，主持国家自然科学基金青年科学基金项目1项、主持山东省优秀中青年科学家科研奖励基金项目1项；在国内外学术期刊上作为第一作者或通讯作者，发表被SCI/EI收录的学术论文20余篇。

莫洋

莫洋，硕士研究生，主要从事输电元件运行环境及输电能力研究。

导语

架空线路沿线气象数据在时空分布上有着显著的变化，这对系统运行状态产生重要影响。本文建立了计及气象数据时空分布的系统潮流模型和分解协调的求解算法。通过潮流计算及电网传输能力分析，表明架空线路导体温度有显著的时空变化特征，考虑气象参数的时空分布特性可有效提高电网状态分析的准确性。

研究背景

在电力系统分析中，架空输电线路往往采用单段集中参数模型。在该模型下，假设输电线路沿线电流密度和材料特性是均匀的，并忽略线路沿线气象数据时空变化导致的导体温度的变化，输电线路参数通常采用导体温度为20℃时对应的电阻和电抗值。

实际上沿线气象数据具有显著的时空变化特性，导致导体温度往往异于20℃。架空输电线路是电网的主要构成要素，线路参数的变化必将影响系统的运行状态。

架空输电线路沿线气象数据，一方面可通过实地测量直接得到，另一方面可通过我国气象部门发布的各种气象数值预报产品得到。相关文献指出，通过对同一地区多年气象统计数据分析可知，最高环境温度为42.0℃，最低环境温度为-13.5℃，年最大温差达到了48.9℃，风速的最大值为22.7m/s，气象参数具有显著的季节性，尤其是周围环境温度。

另外，在局部地区寒潮的影响下，长度240km的架空输电线路首末端环境温度差值达到了20℃，沿线气象数据的空间变化特性也是显著的。架空线路导体温度决定于所处的气象环境及其载流值。

实际运行环境下由于沿线气象参数较强的时空变化特征，导体温度也呈现出显著的变化，导体温度的空间变化必然导致线路电阻和电抗参数沿线的非均一性，影响系统运行状态。

论文所解决的问题及意义

本文首先对实际架空线路沿线气象数据和导体温度的时空分布进行了量化分析，表明了实际运行环境下沿线气象参数有较强的时空变化特征，导体温度也呈现出显著的变化。

在此基础之上，构建了考虑气象时空分布特性的输电线路模型，建立了计及气象数据时空变化的潮流模型和分解协调的求解算法；分析架空线路导体温度时空变化对系统运行状态及线路极限传输能力的影响，验证了电力系统运行状态分析中考虑气象数据和导体温度时空分布的必要性。

论文方法及创新点

为了描述沿线气象数据空间分布的不均匀性，给出气象数据空间分布的3种表征模型：平均值、权重平均值和线路分段模型。本文采用一个改进的5节点电力系统作为算例。图1给出了6种情景下1号节点的PV曲线。

基准情景的导体温度恒为20℃，极限传输功率为396.2MW；情景1和情景2反映了季节性变化下的线路功率传输特性。情景1的环境温度为38℃，风速为0.5m/s，极限传输功率为355.2MW，与基准值相差-10.35%；情景2的环境温度为-20℃，风速为18m/s，极限传输功率为440.2MW，与基准情景相差11.11%。

可以看出，季节性的气象条件变化对线路极限传输功率有很大影响，计及气象条件的变化可有效提高系统极限传输功率计算的准确性。

图1 (a) 1号节点PV曲线

图1 (b) 1号节点PV曲线临界点的局部放大

情景3、情景4和情景5环境温度为20℃，风速为0.5m/s，节点3处发生寒流，环境温度骤变为0℃，风速骤变为10m/s。

上述三种情景为计及了气象数据空间分布的极限传输功率。情景3采用平均值模型，极限传输功率为382.5MW，与基准情景相差-3.46%，情景4极限传输功率为387.0MW，情景4采用加权平均值模型，与情景3的平均值模型相比相差1.18%，传输功率相差4.5MW；情景5分段模型与情景3平均值模型相比相差1.67%，极限传输功率相差6.4MW。

以上3种情景的对比说明了描述气象数据空间分布的表征模型不同，计算结果还是相差较大的。每种模型的适应条件与实际气象数据的变化速率及变化幅度、架空线路长度、电网地理位置与结构参数等诸多因素有关，需针对实际电网，利用真实气象数据进行实证研究。

结论

通过实例验证了输电线路沿线气象参数具有显著的时空变化特性，建立了考虑气象参数时间分布的季节性模型，和考虑气象参数空间分布的平均值、加权平均值及线路分段模型。

在上述模型的基础上对线路潮流及极限传输功率做了具体的分析，计算结果表明气象数据的时空分布对系统运行状态有重要的影响，在对电网状态进行分析时有必要计及气象参数的时空分布特性。

引用本文

王艳玲, 莫洋, 韩学山, 孟祥星, 牛志强. 考虑气象时空分布特性的输电线路模型和分析方法[J]. 电工技术学报, 2020, 35(3): 636-645. Wang Yanling, Mo Yang, Han Xueshan, Meng Xiangxing, Niu Zhiqiang. Transmission Line Model and Analysis Method Considering the Time and Space Distribution Characteristics of Meteorology. Transactions of China Electrotechnical Society, 2020, 35(3): 636-645.