ДИНАМІЧНА МОДЕЛЬ ЗАРЯДНОЇ ЄМНОСТІ ПОВІТРЯНИХ ЛІНІЙ ЕЛЕКТРОПЕРЕДАЧІ З УРАХУВАННЯМ МЕТЕОРОЛОГІЧНИХ ФАКТОРІВ

Автор(и)

  • Т. Л. Кацадзе Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського»
  • В. А. Баженов Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського»
  • Н. В. Буслова Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського»
  • О. М. Янковська Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського»
  • К. М. Новіков Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського»

Ключові слова:

повітряна лінія електропередачі, зарядна ємність, метеорологічні фактори, провисання проводу, інклінометричний моніторинг, ожеледь, динамічна модель, Smart Grid

Анотація

Досліджено вплив метеорологічних умов на зарядну ємність повітряних ліній електропередачі та розроблено підхід до моніторингу стану проводів у змінних метеорологічних умовах. Показано, що зміни температури, вітрового тиску та утворення ожеледі зумовлюють варіації стріли провисання проводу, що призводить до зміни його просторового положення та зарядної ємності лінії відповідно. Подано результати математичного моделювання, які дозволили кількісно оцінити вплив температурних коливань та обмерзання на ємнісні параметри магістральних ліній. Встановлено, що температурні зміни в діапазоні від –30 °С до +70 °С можуть викликати зміну зарядної ємності приблизно на 1 %, а утворення шару ожеледі завтовшки до 40 мм — збільшення ємності до 1,5 %. Такі відхилення незначні для розподільчих мереж, але можуть бути критичними для протяжних магістральних ліній надвисокої напруги. Розроблено уточнені математичні моделі, які враховують вплив провисання проводу на зарядну ємність, та аналітичні співвідношення між стрілою провисання, температурою та кутом нахилу проводу в прогоні. Особливу увагу приділено інклінометричному підходу як одному з найефективніших і технологічно простих методів контролю стану проводу. Встановлено майже лінійний зв’язок між кутом нахилу сенсора та стрілою провисання для прольотів довжиною від 100 до 450 м, що дає змогу непрямо визначати як температуру проводу, так і масу відкладень ожеледі. На основі отриманих залежностей розроблено алгоритми роботи пристрою моніторингу, які реалізують два режими — постійний контроль провисання та контроль лише в діапазоні температур, за яких спостерігаються відкладення ожеледі.

Біографії авторів

Т. Л. Кацадзе, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського»

канд. техн. наук, завідувач кафедри електричних мереж та систем

В. А. Баженов, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського»

канд. техн. наук, доцент кафедри електричних мереж та систем

Н. В. Буслова, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського»

канд. техн. наук, доцент кафедри електричних мереж та систем

О. М. Янковська, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського»

старший викладач кафедри електричних мереж та систем

К. М. Новіков, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського»

аспірант факультету електроенергетики та автоматики

Посилання

A. Ahmadi, et al., “Decomposition-Based Stacked Bagging Boosting Ensemble for Dynamic Line Rating Forecasting,” IEEE Transactions on Power Delivery, pp. 1-10, 2023. https://doi.org/10.1109/tpwrd.2023.3267511 . Accessed: 20.10.2025.

A. Mansour Saatloo, et al., “Hierarchical Extreme Learning Machine Enabled Dynamic Line Rating Forecasting,” IEEE Systems Journal, pp. 1-11, 2021. https://doi.org/10.1109/jsyst.2021.3128213 . Accessed: 20.10.2025.

P. Glaum, and F. Hofmann, “Enhancing the German Transmission Grid Through Dynamic Line Rating,” 2022 18th International Conference on the European Energy Market (EEM), Ljubljana, Slovenia, 13-15 September 2022, 2022. https://doi.org/10.1109/eem54602.2022.9921148 . Accessed: 20.10.2025.

P. K. Gupta, K. Tuttelberg, and J. Kilter. “Weather dependency of corona losses on 330 kV overhead transmission lines. International Journal of Electrical Power & Energy Systems,” vol. 155, pp. 109-537, 2024. https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2023.109537 . Accessed: 20.10.2025.

J.-R. Riba, and M. Moreno-Eguilaz, “Analyzing the effect of corona losses on dynamic line rating models for overhead transmission lines,” International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol. 166, pp. 110-546, 2025. https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2025.110546 . Accessed: 20.10.2025.

F. Yin, M. Farzaneh, and X. Jiang, “Corona investigation of an energized conductor under various weather conditions,” IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation, vol. 24, no. 1. pp. 462-470, 2017. https://doi.org/10.1109/tdei.2016.006302 . Accessed: 20.10.2025.

S. Karimi, P. Musilek, and A. M. Knight, “Dynamic thermal rating of transmission lines: A review,” Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 91, pp. 600-612, 2018. https://doi.org/10.1016/j.rser.2018.04.001 . Accessed: 20.10.2025.

G. M. Paldino, et al., “A Digital Twin Approach for Improving Estimation Accuracy in Dynamic Thermal Rating of Transmission Lines,” Energies, vol. 15, no. 6, pp. 2254, 2022. https://doi.org/10.3390/en15062254 . Accessed: 20.10.2025.

Ahmed L. Olatunji, “Prospects of using Dynamic Thermal Rating for a Reliable Power System Network: A Review,” 2021 IEEE International Future Energy Electronics Conference (IFEEC), Taipei, Taiwan, 16-19 November 2021, 2021. https://doi.org/10.1109/ifeec53238.2021.9661878 . Accessed: 20.10.2025.

L. L. Grigsby, Electric Power Generation, Transmission, and Distribution. Taylor & Francis Group, 2018. 789 p.

Y. Hase, Handbook of Power Systems Engineering with Power Electronics Applications. Chichester, UK: John Wiley & Sons, Ltd, 2012. https://doi.org/10.1002/9781118443156 . Accessed: 20.10.2025.

Т. Л. Кацадзе, Основи механічних розрахунків повітряних ліній електропередавання: підруч. Київ: КПІ ім. Ігоря Сікорського, вид-во «Політехніка», 2019, 336 с.

A. U. Mahin, et al., “Measurement and monitoring of overhead transmission line sag in smart grid: A review,” IET Generation, Transmission & Distribution. 2021. https://doi.org/10.1049/gtd2.12271 . Accessed: 20.10.2025.

Y. Chen, X. Ding, “A survey of sag monitoring methods for power grid transmission lines,” IET Generation, Transmission & Distribution, 2023. https://doi.org/10.1049/gtd2.12778 . Accessed: 20.10.2025.

X. Xiao, et al., “Research on Sag Online Monitoring System for Power Transmission Wire Based on Tilt Measurement,” International Journal of Smart Grid and Clean Energy, vol. 2, no. 1, pp. 6-11, 2013. Accessed: 20.10.2025.

S. Malhara, and V. Vittal, “Mechanical State Estimation of Overhead Transmission Lines Using Tilt Sensors,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 25, no. 3, pp. 1282-1290, 2010. https://doi.org/10.1109/tpwrs.2009.2038703 . Accessed: 20.10.2025.

Переглядів анотації: 0

Опубліковано

2026-03-25

Як цитувати

[1]
Т. Л. Кацадзе, В. А. Баженов, Н. В. Буслова, О. М. Янковська, і К. М. Новіков, «ДИНАМІЧНА МОДЕЛЬ ЗАРЯДНОЇ ЄМНОСТІ ПОВІТРЯНИХ ЛІНІЙ ЕЛЕКТРОПЕРЕДАЧІ З УРАХУВАННЯМ МЕТЕОРОЛОГІЧНИХ ФАКТОРІВ», Вісник ВПІ, вип. 1, с. 84–90, Берез. 2026.

Номер

Розділ

Енергетика, електротехніка та електромеханіка

Метрики

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Статті цього автора (авторів), які найбільше читають