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新建电气化铁路牵引负荷统计预测研究
| 论文题名： | 新建电气化铁路牵引负荷统计预测研究 |
| 关键词： | 高速铁路;概率模型;电气化铁路;牵引负荷;功率因数 |
| 摘要： | 现代化的重要标志之一便是高速铁路，同时它也是客运发展的普遍走向。保证其安全、可靠运行是建设的首要目标。而高速铁路的工程建设相应也带来诸多影响，特别是在电网中会产生诸如负序的不良影响。因此，新建高铁电能质量影响的预测研究，显得尤为重要，可以为牵引变电所设计和电网规划提供一定的参考依据。 本文从大量牵引负荷实测数据入手，采用概率论和数理统计的方法对其进行处理，总结、分析出馈线电流的分布特征，并进一步将样本数据分为牵引、再生两种工况，采用β分布分别对两种工况下的电流进行概率密度拟合，通过分析拟合系数可知，当带电有效系数kεg＜1.18时，拟合效果良好。接着，对能够将牵引、再生电流加以区分的功率因数进行了研究，总结出两种工况下功率因数分布的规律。然后，运用蒙特卡洛抽样，获取全面考虑空载、再生和牵引工况的全日馈线电流的样本数据，通过对比抽样值与实测值，发现二者的误差在可接受范围内，证明了β分布拟合牵引、再生电流的可行性。针对新建电气铁路牵引变电所，基于设计使用的边界条件，求得β分布的参数，即可建立新建规划线路的负荷预测模型。 基于β分布的牵引变电所馈线电流概率密度函数拟合方法应用方便，简单有效，但统计分析发现，当带电有效系数kεg＞1.18时，拟合效果不佳。所以，针对β分布拟合的局限性，本文根据预测理论，基于大量的牵引负荷实测数据，在统计分析其分布特征的基础上，选择带电有效系数、最大值、标准差、偏度作为特征量，采用模糊C均值聚类算法，将多个牵引变电所进行分类，以此建立电气化铁路牵引变电所馈线电流的概率模型特征库。根据Bayes判别分析法，在既有牵引负荷概率模型特征库中寻找与之匹配的概率模型，从而获得新建电气化铁路牵引负荷的预测模型，为新建高速铁路牵引负荷对电网电能质量影响预测提供基础数据。 |
| 作者： | 石若颖 |
| 专业： | 电气工程 |
| 导师： | 张丽艳 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 西南交通大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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