輸電線路動態增容技術研究及應用

侯 宇，王 偉，韋 徵，鄧小君，姬秋華，王 彤

（南瑞集團有限公司（國網電力科學研究院有限公司），江蘇省南京市 211106）

0 引言

輸電線路是高效、快捷的能源輸送通道，是電網安全運行的關鍵環節，截至2017年底，中國110 kV及以上的輸電線路長度已達9.87×105km。隨著用電需求的急劇增加和可再生能源的大量接入，負荷集中地區如長江三角洲、珠江三角洲以及新能源發電集中送出地區電網“卡脖子”問題突出，提升輸電系統的傳輸能力已成為亟待解決的重要課題［1-3］。考慮到負荷曲線的波動性和可再生能源的間歇性，輸電線路增容往往不需要全天候運行［4］，通過新建輸電線路來提升電網傳輸能力不僅周期長、投資大，而且會帶來環境污染問題。輸電線路動態增容技術［5-7］可以在保證安全的前提下顯著提高輸電線路的輸送能力，整合可再生能源，有效解決局部電網“卡脖子”問題，具有很好的應用前景。

輸電線路動態增容技術通過實時采集或預測線路的環境和導線狀態信息，在不突破現行技術規程的前提下，根據增容模型獲取線路最大允許載流量，從而提升輸電系統的傳輸效率和傳輸容量。目前，輸電線路動態增容技術已獲得廣泛研究［8-9］，但增容結果的可靠性受傳感器技術、通信方式、增容模型以及系統架構等諸多因素影響，難以保證動態增容過程中電網的安全穩定運行，在電網實際工程中尚未得到廣泛應用。

針對上述問題，本文分別從輸電線路數據采集技術、感知分析技術、系統應用架構和工程實踐4個方面對國內外輸電線路動態增容技術研究及應用進行了分析，歸納總結了現有輸電線路動態增容技術研究的重點及局限性，最后指出了未來的研究方向。

1 輸電線路數據采集技術

輸電線路動態增容技術的實現依托于輸電線路關鍵狀態信息的采集，包括環境信息和導線狀態信息，如環境溫度、光照強度、風速風向、導線溫度、導線弧垂等。通過在輸電線路上安裝各類狀態監測裝置來實時采集輸電線路環境和導線狀態信息，然后通過無線通信技術將采集的數據發送到數據中心進行處理和展示［10-11］。

現有的輸電線路數據采集技術研究相對成熟，但仍存在諸多不足限制了輸電線路數據采集的質量，主要概括為以下幾個方面。

1）傳感設備

傳感器作為應用最廣泛的感知元件，具有安裝方便、采集精度相對較高、使用方法簡單等優點，被廣泛應用于輸電線路數據采集。但由于輸電線路通常架設在室外，工作環境相對惡劣，同時高壓輸電線路周邊存在強電磁干擾，嚴重影響了輸電線路的數據采集和傳輸質量。現有輸電線路安裝的設備產品的在線運行效率低于40%［12］，難以滿足數據采集的可靠性需求。

傳感器的原理和安裝工藝也會帶來一定的監測誤差。以溫度傳感器為例，接觸式測溫傳感器如光纖測溫傳感器［13］直接安裝在線路表面，測溫精度相對較高，但其風險也相對較高，設備的電池等儲能單元存在安全隱患，線路出現擺動時接觸式傳感器容易對線路絕緣產生磨損。非接觸式傳感器如紅外測溫傳感器［14］不與輸電導線直接接觸，使用方便、安全，但其測量結果與導線表面清潔程度有關，易受到環境因素干擾，測溫精度不高，只能對覆蓋范圍內的導線溫度進行監測。通常輸電線路溫度傳感器只能監測導體表面溫度，而導線往往存在4～10℃的徑向溫差，其對導線允許載流量的影響可達10%以上［15］，因此，可能導致線路動態增容結果存在較大的誤差。

此外，傳感器數據采集精度還受到采集對象、設備布局布點等因素的影響。例如：微氣象信息通常難以測量，線路風速和風向變化較快，當風速小于1 m/s時風速和風向的測量結果通常會存在較大誤差。日照強度也會受地形地貌以及障礙物遮擋影響，如云層移動可能會造成日照強度的快速變化。由于地形、線路走向和局部氣象條件的差異，各段線路運行環境有很大區別，對線路局部狀態的測量結果往往不能反映出輸電線路的整體情況。

通常傳感器功能單一，特定種類的傳感器往往只能實現特定狀態量的測量，因此需要通過安裝新種類傳感器和相應的后臺軟件來獲取新類型的監測數據，但這會造成重復建設和投資，導致維護工作量增加、系統可靠性降低。不同廠家、不同設備之間的信息交換存在困難，兼容性差，會極大地限制數據采集系統的有效性［16］。

2）通信方式

輸電線路數據采集需要高可靠性的通信方式來保證采集數據的實時性和準確性。根據傳輸介質的不同，輸電線路通信可分為有線通信和無線通信2種。

在有線通信中，電力線載波通過輸電線路進行通信，具有良好的經濟性，但易受電暈和電火花干擾，且其通信強烈依賴于輸電線路，而線路故障會導致通信故障，故難以保證通信系統的可靠性。此外，受電網拓撲限制，載波通信組網困難。基于光纖的有線通信方式具有寬頻帶、傳輸速率高、信息傳輸損耗低、抗干擾能力強等優點，可以實現遠距離、高速率的數據傳輸，但其存在傳輸功耗大、鋪設成本高、維護難度大等問題。

在無線通信中，傳統輸電線路通信多采用無線公網，通信模式主要包括全球移動通信系統（global system for mobile communication，GMS）、通用分組無線服務（general packet radio service，GPRS）、碼分多 址（codedivision multiple access，CDMA）、3G和4G等。無線公網通信技術較為成熟，且部署簡單、建設成本低，但其覆蓋范圍有限，無法覆蓋到高壓輸電線路的全程，且通信易受干擾，安全性和可靠性較低，通信系統故障時難以快速修復，無法保證采集數據的可靠傳輸。5G通信技術的出現，將極大地提升公網通信的傳輸速率和傳輸容量，降低通信時延，但仍無法解決公網通信范圍受限、安全和可靠性低等問題，同時也會造成租用公網的成本顯著增加。

隨著無線通信技術的發展，ZigBee、BlueTooth、LoRa、NB-IoT和微波通信等無線通信技術在輸電線路通信中獲得了一定的應用。通過實驗對幾種常用的無線通信技術進行了分析，結果如表1所示。

表1 輸電線路幾種常見通信方式比較Table 1 Comparison of several common communication modes in transmission lines

其中，ZigBee和BlueTooth通信技術的通信距離受限，難以滿足輸電線路通信需求，LoRa和NBIoT可以實現輸電線路小范圍窄帶寬通信，但是難以滿足圖像視頻信息傳輸的實時性要求。NB-IoT組網需要基于運行商蜂窩網絡，信號覆蓋范圍受限，需要建立基站。微波通信可以滿足視頻圖像等寬帶寬數據傳輸需求，但其通信功耗相對較高，對設備的可靠供電能力提出了很高的要求。此外，高壓輸電線路的強電磁干擾也會對線路通信設備和無線通信質量產生不良影響。

3）設備取能

輸電線路數據采集裝置和通信設備都需要穩定可靠的電源供應以保證系統的正常運行。但由于輸電線路在線監測裝置特殊的運行環境，線路設備供電可靠性受到極大的挑戰。

在現有輸電線路系統中，安裝在桿塔上的監測設備多采用太陽能與電池供電的方式，線路上的設備多采用高壓互感器結合鋰電池［17］和超級電容器［18］的供電方式。這些供電方式可以基本解決輸電線路監測設備的供電問題，但受到外部環境的影響較大，在連續陰雨天、太陽能電池板污染、線路負載小或工作溫度偏低等諸多情況下都會帶來供電可靠性問題，進而影響數據采集和傳輸的質量。

受安裝環境限制，安裝在線路或桿塔頂端的輸電線路采集和通信設備體積受限，不具備安全有效的供電方式。普通線路單級桿塔上安裝的單塊太陽能電池板尺寸不能超過0.8 m×0.7 m，電源設備單體重量不應超過35 kg，接觸類導線監測設備重量應小于2.5 kg，因此通常只能采用小容量電池供電，極大地限制了數據采集和傳輸的帶寬和頻次。由于電池容量的限制，輸電線路設備監測和通信設備通常只有6～8年的使用壽命，造成設備更換和維護困難。

針對上述輸電線路數據采集存在的問題，現有研究大多通過采用高精度數據采集設備、提高數據采集密度、提升線路通信能力等方法來提高數據采集的可靠性。例如：采用光纖光柵傳感器［19-20］或聲表面波傳感器［21］來解決傳統傳感器取能不可靠、抗干擾能力弱的問題；通過優化輸電線路傳感器數量和布局布點來提高輸電線路數據采集能力［22-23］；將各種無線通信技術，如WiFi、Mesh、ZigBee、LoRa等與光纖有線通信相結合組成混合通信網絡［24-28］來提高輸電線路通信能力，并趨向于建設專用網絡來取代公共網絡。這些方法可以在一定程度上提高數據采集質量，但往往會造成采集成本的顯著增加。例如：提高輸電線路傳感器精度和數量可以降低局部測量帶來的誤差，但會增加采集設備成本和后期運維工作量，加重通信系統負擔，同時也難以解決傳感器在線率低和誤報警等問題。

無限制地擴大規模和投資并不能真正解決輸電線路數據采集質量問題，而應針對設備取能、自組網通信以及設備在線率等關鍵問題進行研究，依托現有微功耗設備和主網通信系統，不斷提高有效數據采集效率。

2 輸電線路感知分析技術

輸電線路感知分析技術首先需要對數據中心獲取的環境和導線信息進行處理和辨識，以在采集數據不全面、質量不高的情況下，保證動態增容系統的正常運行，主要包括缺失數據補充、異常數據修正以及正常采樣數據整合規約等。經過預處理的數據通過輸電線路動態增容模型獲取輸電線路載流量、導線溫度和導線弧垂等信息。

現有輸電線路動態增容模型主要分為確定性模型和概率模型，如圖1所示。

圖1 輸電線路動態增容模型Fig.1 Dynamic rating models of transmission line

確定性模型輸出由一組輸入通過確定性關系得到，其中沒有任何隨機因素。在最終的確定性模型中，對于一組給定的輸入，其輸出總是相同的［29］。確定性模型根據分析方法的不同又可分為物理模型、統計學模型以及機器學習模型等。

物理模型的構建主要基于輸電線路穩態和暫態熱平衡方程［6，30-31］，典型的有IEEE模型［32］、CIGRE模型［33］、IEC模型［34］以及有限元模型［35-37］等。物理模型原理簡單，可以根據輸入參數對線路限額進行實時的計算或預測，但是難以涵蓋線路所有影響因素，如降雨對線路冷卻效果的影響。物理模型中的某些參數難以準確獲取，如導線表面輻射系數和吸熱系數與導線新舊程度和表面污穢程度有關，其數值往往基于經驗判斷。改進物理模型的一種方法是通過在模型中考慮被忽略的影響因素進行補充，如考慮了降水冷卻效果的擴展CIGRE模型［3，38］。

在統計學模型中，偏最小二乘回歸技術因其較好的預測能力通常被用于輸電線路動態增容建模［39-40］。通常用偏最小二乘回歸方法擬合輸電線路導線溫度與環境因素和導線電流的關系。在統計學模型中，可以根據物理關系對擬合函數進行優化，如導體溫度更直接地與電流平方相關，而強迫對流的影響是風速和風向角正弦的乘積的函數［41］。統計學模型在一定程度上緩解了物理模型考慮因素不全面以及參數不準確的問題，但需要大量的停電實驗數據進行擬合，同時擬合的關系只能用于線路特定的位置，其他線路則需要重新進行擬合分析。

機器學習模型同樣需要大量實驗數據進行模型訓練，如人工神經網絡模型。所有可用的數據將分為3組，即用于模型的培訓、驗證和測試。與統計學模型中的偏最小二乘方法不同，訓練后的神經網絡不再使用線性關系擬合，而是為每個輸入參數生成權值，并將每個輸入的所有響應收集到隱藏層中，然后產生模型輸出。機器學習模型不依賴于系統特定參數，避免了被忽略因素的影響，但其模型的通用性需要線路來自多個采樣點的大量訓練數據的支撐，這樣大量的實驗訓練數據在實際工程中通常難以得到。

在夏季和冬季2種典型實驗場景下，某輸電線路導線溫度實測值和3種確定性模型感知結果的比較［42］如附錄A圖A1所示。可以看出，人工神經網絡模型和偏最小二乘回歸模型可以更好地反映線路實際情況。

概率模型以概率函數為基礎，其輸入和輸出不是一組特定的數值，而是一組數據分布，以此來提供關于環境和負荷條件更確切的信息［43-44］。概率模型中可以引入風險因子來表征每種情況下的潛在風險因素，從而為調度人員的決策提供參考［45-46］。基于概率的輸電線路動態增容模型主要有2種類型：混合概率模型和絕對概率模型。混合概率模型結合了物理模型和概率模型的特點，其離散的輸入和分布函數是混合的，其風險系數往往不包括各種外部因素變化，因此只能代表相對風險。絕對概率模型則考慮了諸如雷擊風險等外部因素，其風險系數通常代表絕對風險［29］。

表2給出了上述幾類模型的比較。其中物理模型實現簡單、通用性強，但其模型精度相對較低；統計學模型和機器學習模型輸出精度較高，但都需要大量停電實驗數據對模型進行擬合或訓練，模型通用性受限；概率模型可以通過引入風險因子來表征每種情況的風險，但是需要大量統計數據支撐，且模型穩定性較差。因此，輸電線路動態增容模型的可靠性需要綜合考慮模型精度、適用性以及穩定性等因素影響。

表2 輸電線路動態增容模型比較Table 2 Comparison of dynamic rating models of transmission line

通過對輸電線路實時數據采集和感知分析，可以獲取輸電線路實時動態限額。但僅根據線路實時動態限額對電網進行控制時，當系統運行或氣候條件惡化時，不可避免地會出現線路過載的情況。因此，還需要對未來短期輸電線路動態限額進行預測分析。通常，將動態增容模型與環境預測模型相結合來對未來短期輸電線路動態限額進行預測［46］。現有輸電線路環境預測主要采用時間序列分析［45］或數值天氣預報［47-48］的方法。文獻［45］將貝葉斯時間序列技術用于輸電線路動態限額預測，但這種方法預測誤差隨預報時長的增加而增大，只適用于幾個小時內的預測結果。文獻［47］利用數值天氣預報和機器學習提出了新的輸電線路動態限額預報方法，可實現1～2d的動態限額預測，但其龐大的計算量需要依托于大型計算機進行。此外，文獻［49］采用分位數回歸森林的方法實現對2d內線路動態限額的精確預測；文獻［50］提出了基于回波狀態網絡的動態線路限額預測模型；文獻［51］則在動態線路限額預測過程中引入了模糊分析方法。

3 輸電線路動態增容應用架構

除了輸電線路數據采集技術和感知分析技術外，輸電線路動態增容技術應用架構設計的不足也會間接影響輸電線路動態增容的可靠性。輸電線路動態增容系統通常包括數據采集設備狀態監測裝置（condition monitoringdevice，CMD）、狀態監測代理（condition monitoring agent，CMA）以 及 主 站 系 統等，根據數據采集技術、通信方式、系統功能以及具體實現方式的不同而存在多種應用架構［8，52-54］。

文獻［52］針對輸電線路動態增容技術進行研究，開發了基于無線溫度傳感器的輸電線路動態增容系統，如附錄A圖A2所示。桿塔上的氣象傳感器和線路上的無線溫度傳感器定時/實時地采集線路和環境信息，通過ZigBee通信模塊將采集數據發送至桿塔上的匯聚節點進行打包后，采用GSM/GPRS/CDMA/3G/WiFi/光纖等方式傳輸到CMA，并通過CMA發送至狀態信息接入網關機（condition information acquisition gateway，CAG），實現與主站控制系統的數據交互［53］。主站系統專家軟件利用動態增容模型計算線路實時動態限額，結合數據采集與監控（supervisory control anddata acquisition，SCADA）系統數據和溫度/弧垂安全判據指導線路動態增容。

文獻［54］開發了基于3G/GSM的輸電線路動態增容在線監測系統，如附錄A圖A3所示。采集終端將環境和導線信息通過GPRS/3G通信網絡實時發送給CMA，由CMA對采集終端數據協議進行轉換，并發送給主站系統。主站系統調用增容計算模塊獲取線路實時動態限額，結合SCADA系統計算線路隱性容量，通過實時監測線路弧垂來保證增容系統的安全運行。目前，該系統已在哈密南—鄭州±800 kV特高壓直流輸電工程中獲得應用，運行效果良好。

上述輸電線路動態增容系統針對單條輸電線路進行分析，缺乏對增容過程中電網整體的調度規劃，難以分析單條或多條線路增容對其他輸電線路運行的影響。單條線路安全可靠的動態增容，可能會造成其他關聯線路過載的情況。

針對電網調控的特點和需求，文獻［8］從電網層面對動態增容技術進行分析，提出了考慮電網靜態安全的動態增容系統，如附錄A圖A4所示。系統主要包括數據處理、實時計算、增容分析和圖形可視化展示4個部分。數據處理模塊對采集/預測的數據進行處理和辨識，在整合可用數據的同時識別并修正錯誤數據，提高數據準確性。實時計算模塊利用線路熱穩定方程計算輸電線路載流量信息和動態功率限額，用于增容分析模塊對增容過程電網靜態安全進行評估。圖形可視化展示模塊對增容實時/預測結果進行展示，并將地調動態增容數據上傳至省調系統，進行省地協調的動態增容協調控制。該系統已在南京地區D5000系統中得到應用。

隨著研究的不斷深入，輸電線路動態增容系統的應用架構不斷完善，系統功能不斷健全。已有學者對閉環動態增容系統進行了初步研究，通過引入自適應校正、模型預測控制等方式來校正模型輸出結果，從而提高動態增容技術的可靠性［55-56］。此外，不少研究在系統應用架構設計時也綜合考慮了動態增容對電網運行經濟性和安全性的影響。

在電網經濟運行方面，文獻［57］將輸電線路動態增容技術與考慮電力系統安全約束的機組組合問題相結合，將交流最優潮流線性化并納入機組組合問題中，提高了電力系統的整體安全性和技術經濟性。文獻［58］在動態增容和電熱協調概念［59-61］基礎上引入導線動態電熱特征量作為線路安全約束，通過調節直流輸送功率，調整機組有功功率以及切負荷等方式，實現了與時間關聯的潮流動態優化控制。文獻［62］提出了一種考慮輸電線路動態增容的增強型安全約束最優潮流模型，利用輸電線路的短時增容特性應對事故后的潮流越限風險，從而擴大電網安全運行范圍，提升系統運行的經濟性。

在電網安全性方面，一些學者對輸電線路動態增容技術的風險評估方法進行了研究，以評估輸送容量變化對電網運行可靠性的影響。例如：文獻［63］提出了一種日前線路限額預測模型，并開發了一種基于預測的突發事件后驗風險評估方法；文獻［64-65］基于馬爾可夫鏈蒙特卡洛方法對輸電線路增容運行后的風險進行評估，并給出了線路增容運行的風險指標［64］；文獻［66］提出了一種計及參數脈動特性的線路增容熱路模型，并以概率形式對載流量進行有效估計，將增容風險控制在合理范圍內。

在輸電線路動態增容系統中，增容分析不應基于對采集數據的完全相信，應用也不應完全基于感知分析的結果，而應進行多次冗余和多維度容錯判斷，構建閉環的增容體系架構。增容過程中，需要從電網層面綜合考慮發電計劃、檢修計劃、負荷預測等多方面因素的影響，同時考慮整體電網安全對增容線路進行風險評估，從而保證輸電線路動態增容結果的安全和可靠。

4 輸電線路動態增容工程實踐

近年來，由于輸電走廊緊缺以及風電、光伏等新能源接入需求的增加，支撐輸電線路高效運行的動態增容技術已在國內外獲得了一定的工程應用。

英國Areva T&D公司在斯凱格內斯和波士頓之間的132 kV雙回線路上應用動態增容技術，提高了電力系統運行的靈活性，增加了20%～50%的電網接入風力發電量［67］。美國SRP公司通過在2條輸電線路上使用動態增容技術，在運行線路負荷高峰時期短時超出線路靜態額定容量，從而緩建了輸電線路，減少約900萬美元投資成本［68］。意大利電力系統運營商在西西里島使用耐熱導線并應用動態增容系統，在增加電網傳輸容量的同時實現了輸電線路維護和管理的優化［69］。國外機構統計結果顯示：安裝實時動態增容系統的輸電線路在一年中有90～120d可增加10%～30%的輸送容量，具有極高的經濟效益［70］。

中國的電力研究機構也開展了輸電線路動態增容系統的開發工作和工程試點應用。文獻［71］提出由溫度監測、氣象監測和計算分析3個部分組成的輸電線路動態增容監測分析系統，通過實時參數監測，提高了輸電線路輸送容量和線路運行的安全可靠性，避免了緊急情況下過度切負荷。文獻［11］提出的輸電線路動態增容系統，采用雙無線通信模式采集環境信息和導線溫度，利用摩爾根載流量計算公式獲取輸電線路隱性載流容量。文獻［72］提出的基于導線張力和實時氣象條件的輸電線路輸送容量監測系統，通過對氣象條件的準確、實時監測，動態計算線路傳輸容量限額，在國內多條110 kV和220 kV線路上投入運行。

現有的輸電線路動態增容技術主要應用于新能源發電并網、電網迎峰度夏，以及故障情況下線路輸送能力提升等場景，在實際工程應用中具有良好的運行效果。

1）在新能源發電并網應用方面，使用動態增容技術為光伏、風電等新能源的大量接入提供支撐，緩解了新能源集中送出通道的容量限制，促進了可再生能源的發展。

西班牙現有可再生風能總裝機容量占系統總裝機容量的20%以上，使得風力發電的并網、傳輸和分配都面臨著巨大的挑戰［73］。西班牙北部某輸電線路利用動態增容技術，分析線路動態限額情況，并對多種不同運行場景進行研究。附錄A圖A5給出了2015年2月該線路的實際電流IPQA、線路靜態限額ISR以及線路動態限額IDR的比較［73］。由于該線路在記錄時段內線路負荷較少，因此，線路在實際運行中只在短時間超出線路靜態限額容量。但從全年運行情況來看，該線路在實際運行中有424 h以超出線路靜態限額的實際電流運行，額外增加了3.89 GW·h的風電場發電送出容量，相當于增加了超過24萬歐元的額外收入，同時減少了約1 100 t的CO2排放。

2）在負荷高峰期間如迎峰度夏場景下，利用動態增容技術提升線路輸送能力，提高輸電線路的利用率和傳輸效率，降低電網企業運營成本，保證電力的可靠供應。

隨著上海市崇明區負荷水平的增長，在夏季高峰時需要依靠本地電源和外來電源共同維持電力供求平衡，且當地有一定的負荷調節能力，具備增容運行的條件。崇明電力公司采用靜態增容和動態增容相結合的方式，將220 kV輸電線路的溫度限額由70℃提高到80℃，并在靜態增容的基礎上采用動態增容技術，在海中4633/4634線投入實時動態增容系統［74］。附錄A圖A6給出了2009年7月20日海中4633/4634線的線路潮流及線路靜態和動態限額情況，可以看出，雖然線路潮流部分時間超過了線路原限額和靜態限額，但始終處在動態限額范圍內，不會造成輸電線路溫度越限的情況。海中4633/4634線當日累計增容時間約13.5 h，額外增加輸送容量511 MW·h，在迎峰度夏時期有效保證了崇明三島的正常電力供應。

3）在線路故障情況下，通過合理采用動態增容技術，可充分利用現有輸電設備的輸送能力，減少電網對用戶的強迫停電率，緩解拉電和限電，提高供電可靠性。

中國現行技術規程根據設定的環境溫度、風速、日照強度和導線的允許溫度計算導線載流量限額，其中沒有考慮導線溫升的暫態過程［75］。而由于導線溫升暫態過程的時間特性，即使在N-1故障情況下，導線達到其工作允許溫度也需要較長的時間。安徽電網基于文獻［9］提出的基于阻塞分析的輸電線路動態增容系統，在線路故障情況下考慮輸電線路暫態溫升特性，以短時間內保證線路溫度在安全范圍內為邊界條件進行動態限額的調整，從而在事故情況下進一步提高系統輸電能力。以安徽宿州匯源區域電網為例，2015年4月17日某時段，谷南單回線因關聯線路故障存在過載情況。谷南線增容前長期允許載流量靜態限額為600 A，事故后允許載流量靜態限額為720 A。系統基于故障后1 h內的氣象預測信息，獲得線路長期允許載流量限額為890 A，30 min時段內導線溫度不超過70℃的暫態載流量限額為940 A。通過使谷南線短時以暫態載流量限額運行，并調整發電機組出力，極大地降低了線路故障對用戶用電的影響。

目前，輸電線路動態增容技術在國內外已經獲得了一定的實際工程應用。但是國內輸電線路動態增容技術尚處在系統運行效果評估及增容調度的安全性驗證階段。因此，輸電線路負載能力的準確評估及預測、增容運行風險評估、調度輔助決策優化等技術將會成為未來輸電線路動態增容技術的重點研究方向。

5 結語

隨著社會用電需求和可再生能源滲透率的不斷增加，輸電線路動態增容技術作為一種有效提升輸電線路輸送能力和整合可再生能源的手段而受到國內外學者的廣泛關注。

輸電線路動態增容技術在數據采集和感知分析等方向的研究已經較為成熟，但仍存在數據采集精度不高、模型不精確、模型通用性受限等問題。在實時動態增容技術的基礎上，通過將增容模型與環境預測模型相結合可以實現對未來短期線路動態限額的預測，增加動態增容技術的實用性，但仍需進一步研究。動態增容系統架構研究開始從單條輸電線路增容向電網層面的增容過渡，動態增容對電網運行經濟性和安全性的影響也獲得一定研究。在實際工程中，動態增容技術已在新能源發電并網、電網迎峰度夏以及故障情況下線路輸送能力提升等場景下獲得一定應用，但由于增容的諸多不確定性，尚未在電力系統中獲得推廣運行。

針對現有輸電線路動態增容系統的局限性，未來的研究可能包括以下幾個方面。

1）提高有效數據采集效率。通過優化布局布點，可提高裝置在線率、實現關鍵數據的有效采集、減少在線監測裝置的種類和數量、降低對通信系統要求。依托現有的微功耗和主網通信系統，提高數據采集質量。

2）改進感知分析方法。完善輸電線路數據處理與辨識方法，增強對質量不高的采集數據的處理能力；改進現有動態增容模型的不足，增強模型精度和適用性；構建輸電線路載流量實時限額與預測限額相結合的分析方法，為調度系統實際操作提供參考依據。

3）構建閉環的動態增容系統架構。引入現代控制邏輯，構建閉環的增容系統架構。在分析計算模型中引入迭代校正環節，分析不完全依賴外部的參數，降低導線參數的時變特征對分析結果的影響。

4）考慮整體電網安全的輸電線路動態增容風險評估。綜合考慮負荷、發電檢修計劃，研究應用于整體電網調度規劃的動態增容方法。結合動態增容技術和電網的在線安全穩定分析技術，在增容過程中考慮電網安全判據約束，對電網層面的輸電線路動態增容風險進行評估。

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