基于电网实测数据的GIC风险评估及预警方法研究的任务书.docx

基于电网实测数据的GIC风险评估及预警方法研究的任务书
任务书
一、任务背景
地球磁场受到太阳活动的影响，会引起大气层中电离层的扰动。这些扰动会产生高强度的变化磁场，进而引发地面上的导电体内感应电流，即地磁感应电流（GIC）。这种电流对于电力系统的运行安全和稳定性具有严重的影响，可能导致变压器和输电线路的损坏，并引发电网的故障，甚至造成大面积停电。
因此，为了保障电力系统的安全稳定运行，必须进行GIC风险评估及预警。目前，GIC风险评估方法主要基于统计数据和计算模型，但鉴于地磁活动的不确定性和可识别性，这些方法存在着很大缺陷。因此，基于电网实测数据的GIC风险评估及预警方法的研究具有现实意义。
二、任务要求
本次研究的目标是建立基于电网实测数据的GIC风险评估及预警方法，并实现GIC风险管理系统。任务要求如下：
1.研究电网中导电体对地磁感应电流的响应规律，分析导电体的特性参数对GIC的影响。
2.采集电网实时运行数据，包括线路电流、电压、变压器容量、地磁场变化等，建立电网状态监测数据库，并设计相应算法实现数据处理和分析。
3.利用电网实测数据，构建GIC风险模型，分析电网中各个节点的风险指标，包括GIC的大小、持续时间、频率特性等。采用数据可视化技术进行结果展示和分析。
4.基于GIC风险评估结果，构建GIC风险预警模型，利用机器学习算法和模式识别技术，实现对电网运行异常的自动检测和报警。
5.实现GIC风险管理系统，包括风险识别、预警、应急响应等功能模块，形成完整的GIC风险管理闭环。
三、研究方案和进度安排
1.研究电网中导电体对GIC的响应规律，并分析导电体特性参数对GIC的影响。
2.建立电网状态监测数据库，设计数据处理和分析算法，针对电路、变压器、输电线路等组成部分进行数据采集和处理。
3.基于电网实测数据，构建GIC风险模型，使用数据可视化技术对结果进行展示和分析。
4.研究GIC风险预警模型，设计基于机器学习算法和模式识别技术的异常检测和报警系统。
5.实现GIC风险管理系统，并进行系统测试和优化。调整实验方案，整理实验数据，确保实验结果准确可靠。
四、预期成果
1.建立基于电网实测数据的GIC风险评估及预警方法，形成科学完整的GIC风险管理闭环。
2.开发实现GIC风险管理软件系统，能够实时监测电网运行状态，发现风险点，提供应急响应服务。
3.发表相关研究论文，提升团队的学术水平和影响力。
五、参考文献
1.张建明,陈志勇,王建民,等.地磁感应电流风险的统计评估及预防对策[J].华电技术,2014(1):16-19.
2.张思义,雷恒昌,陈家强.基于卡尔曼滤波器的高压变压器地磁感应电流预测[J].电力系统保护与控制,2013(21):96-100.
3.蔡红兵,王立峰,刘兆宏.基于系统状态监测模块的110kV输电线路GIC风险评估方法[J].湖南电力科技,2016,40(2):7-11.
4.ZhengHongchun,YuanShengguang.APredictionAlgorithmforGICPhenomenabasedonSVM[J].ProcediaEngineering,2011,20:13-20.