شناسایی پست های مستعد پدیده بازیابی تاخیری ولتاژ ناشی از خطا در شبکه های برق گسترده
سال انتشار: 1402
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 230
فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JIAE-20-2_001
تاریخ نمایه سازی: 14 اسفند 1401
چکیده مقاله:
بر اثر رشد چشمگیر استفاده از کولرهای گازی خانگی در شبکه برق ایران، پدیده بازیابی تاخیری ولتاژ ناشی از خطا (FIDVR) به یکی از عوامل مستعد در ناپایداری ولتاژ شبکه کشور تبدیل شده است. شناسایی پرریسک ترین پستهای کشور از لحاظ احتمال وقوع FIDVR و تخمین شدت آسیب های احتمالی آن، برای محدود کردن اثرات این پدیده بسیار حیاتی است. این مقاله با بررسی پدیده های FIDVR واقعی رخداده در شبکه برق ایران، نشان می دهد که علاوه بر آرایش شبکه و قدرت تامین توان راکتیو، دمای محیط و نرخ استفاده از کولرهای گازی نیز در شناسایی پست های مستعد بسیار موثرند. این مقاله ضمن معرفی ضریب افزایش بار و ضریب افت ولتاژ موثر، شاخص جدیدی به نام MVA-Volt بهبودیافته را تعریف می کند که به کمک آن می توان در خطرترین پست های انتقال کشور را شناسایی نمود. از مهم ترین ویژگی های شاخص پیشنهادی این است که اگر چه FIDVR ذاتا یک پدیده گذرای دینامیکی است، اما برای تعیین این شاخص تنها مطالعات حالت ماندگار شبکه کافی است. در این مقاله، از شبیه سازی دقیق دینامیکی شبکه انتقال استان کرمان جهت تایید عملکرد این شاخص استفاده شده است. سپس، از این شاخص برای تعیین پست های مستعد در کشور بهره برده شده است. مقایسه پست های تعیین شده توسط روش پیشنهادی با حوادث حقیقی FIDVR گزارش شده در کشور نشان می دهد که شاخص پیشنهادی عملکردی موثر و قابل اطمینان دارد.
کلیدواژه ها:
Fault-Induced Delayed Voltage Recovery ، Residential Air Conditioner ، Motor Stalling ، Ambient Temperature ، پدیده بازیابی تاخیری ولتاژ ناشی از خطا ، توقف موتورها ، دمای محیط ، کولر گازی خانگی
نویسندگان
نیما فرزین
Department of Electrical Engineering, Sharif University of Technology, Tehran
احسان حاجی پور
Department of Electrical Engineering, Sharif University of Technology, Tehran
علی عاقلی
Iran Grid Management Company (IGMC)
سیدمحمد هاشمی
Iran Grid Management Company (IGMC)
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :