Аңдатпа
Кіріспе. Электр энергетикалық жүйелердің сенімді және тиімді жұмысын қамтамасыз ету қазіргі заманғы энергетиканың негізгі міндеттерінің бірі болып табылады. Ауа желілерінің электр параметрлеріне айтарлықтай әсер ететін Климаттық факторларды, атап айтқанда қоршаған ортаның температурасын ескеру ерекше маңызға ие. Температураның өзгеруі өткізгіштердің белсенді кедергісінің өзгеруіне әкеледі, бұл өз кезегінде электр желілерінің қуатының жоғалуына, кернеуіне және жұмыс режиміне әсер етеді. Материалдар мен әдістер. Жұмыста электр желісінің режимдерін модельдеу үшін RastrWin 3.0 есептеу-аналитикалық әдістері мен бағдарламалық кешені қолданылды. Зерттеу объектісі 110 кВ Қорғалжын-Краснознаменка электр желісінің учаскесі болып табылады. Есептеулер -60°C-тан +60°C-қа дейінгі диапазондағы қоршаған орта температурасының өзгеруін ескере отырып жүргізілді. Нәтижелер және талқылау. Қоршаған орта температурасының жоғарылауы өткізгіштердің белсенді кедергісінің жоғарылауына және нәтижесінде қуат шығынының өсуіне әкелетіні анықталды. Максималды шығындар +60°C температурада байқалады және 3,95% жетеді. Температура -60°C дейін төмендеген кезде өткізгіштердің кедергісі төмендейді, ал қуат шығыны 2,61% дейін төмендейді. Сондай-ақ, температура факторы кернеудің төмендеуіне және желі элементтерінің жүктемесіне әсер ететіні анықталды. Қорытындылар. Зерттеу нәтижелері электр желілерінің режимдерін есептеу кезінде нақты температура жағдайларын ескеру қажеттілігін растайды. Температураға тәуелді модельдерді қолдану есептеулердің дәлдігін арттыруға, электр энергиясының жоғалуын азайтуға және электр желілерінің сенімділігін арттыруға мүмкіндік береді. Алынған деректер электр желілерінің жұмыс режимдерін оңтайландыру және динамикалық желі рейтингі (dynamic Line Rating) технологияларын енгізу кезінде пайдаланылуы мүмкін.
01 Кіріспе
Мақаланың толық мәтіні оң жақ панельде PDF форматында жүктеу үшін қолжетімді.
02 Әдебиеттер тізімі
- Al’guliev R.M. (2025a). Modelirovanie energeticheskikh sistem [Modeling of energy systems]. — Baku: Elm. [in Russ.]
- Al’guliev R.M. (2025b). Vliyanie temperatury na elektroseti [Impact of temperature on power networks]. Energetika. 3. 200–210. [in Russ.]
- Ahmed S. & Singh S. (2018). Impact of temperature on conductor resistance. Energy Reports. 4. 237–243. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2018.03.002
- Black W. & Strbac G. (2016). Value of dynamic line rating. Electric Power Systems Research. 130. 138–146. https://doi.org/10.1016/j.epsr.2015.09.018
- CIGRÉ Working Group B2.43. (2014). Guide for thermal rating calculations of overhead lines. Paris: CIGRÉ.ENTSO-E. (2020). Guideline for transmission system operation. Brussels.
- Fernandez E., Albizu I. & Bedialauneta M.T. (2017). Dynamic line rating systems. Renewable Energy. 113. 1301–1310. https://doi.org/10.1016/j.renene.2017.06.080
- Holmgren M. & Söder L. (2019). Increased transmission capacity using DLR // IEEE Transactions on Power Delivery. 34(3). 1051–1058. https://doi.org/10.1109/TPWRD.2018.2872156
- Kurbanov A.K. (2019). Elektroenergeticheskie sistemy i seti [Electric power systems and networks]. — A.: KazNTU. [in Russ.]
- Kim J. & Overbye T. (2019). Smart grid applications for transmission systems // IEEE Transactions on Smart Grid. 10(4). 4562–4571. https://doi.org/10.1109/TSG.2018.2873456
- Li H., Bo R. & Wang C. (2020). Temperature-dependent power flow analysis. IEEE Access. 8. 112233–112245. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3001234
- IEEE Power & Energy Society. (2018). Dynamic Line Rating for overhead lines. IEEE Standard. https://doi.org/10.1109/IEEESTD.2018.XXXXXXX
- Gustavsen B. (2017). Modeling of transmission lines // IEEE Transactions on Power Delivery. 32(2). 1231–1238. https://doi.org/10.1109/TPWRD.2016.2598123
- Saparov, K. T. (2020). Raschet liniy elektroperedachi [Transmission line calculations]. Astana: ENU. [in Russ.]
- Wang Y. et al. (2022). Real-time monitoring of transmission lines // Electric Power Systems Research. 205. https://doi.org/10.1016/j.epsr.2022.107663
- Yusov V.S. (2021). Analiz rezhimov raboty elektricheskikh setej [Analysis of power system operating modes]. — M.: Energoatomizdat. [in Russ.]
- Zhang P. & Li F. (2016). Probabilistic analysis of power systems // IEEE Transactions on Power Systems. 31(3). 2342–2351. https://doi.org/10.1109/TPWRS.2015.2459781
- Zhou X. et al. (2021). Thermal modeling of overhead conductors // International Journal of Electrical Power & Energy Systems. 125. https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2020.106495