大地电导率横向差异对电网地磁感应电流的影响

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51177045
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    56.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0704.电力系统与综合能源
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2011
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2012-01-01 至2015-12-31

项目摘要

磁暴引起的地磁感应电流(GIC)对中低纬电网的安全运行亦会产生一定影响。我国电网中发现的GIC干扰事件和对GIC监测数据的分析表明大地电导率的横向差异对磁暴感应地电场有着重要影响,是造成沿海地区电网GIC幅度较大的原因之一。本项目以沿海地区电网为研究对象;在缺乏直接观测数据条件下,利用多个不同位置地磁台的磁暴数据反演磁暴时电离层电流体系的分布,利用大地电磁测深数据及不同地质构造与大地电导率间的对应关系建立接近真实的三维大地电导率模型;提出基于电离层电流分布和三维大地电导率模型的地面感应电场数值算法,再与电网等效电路模型耦合,实现电网 GIC的数值模拟;探明大地电导率横向差异对我国(中低纬度)电网GIC的影响规律,为准确评估电网GIC风险提供理论基础和分析工具,并以之找出强磁暴作用下电网中的危险点,为防范灾害性空间天气对电网安全的危害提供依据。

结项摘要

研究表明磁暴引起的地磁感应电流(GIC)对中低纬电网的安全运行亦会产生一定影响。在上一个太阳活动高峰,我国电网中发现了一些GIC干扰事件,电网GIC监测数据的峰值高达75.5A。通过对不同地区电网GIC监测数据进行对比分析发现大地电导率的横向差异对磁暴感应地电场有着重要影响,是造成沿海地区电网GIC幅度较大的原因之一。为了探明大地横向电导率差异与磁暴感应地电场之间的定量关系,在国家自然科学基金的支持下,本项目开展的主要工作如下:.1. 应用多个不同位置地磁台的磁暴测量数据,建立了SECS等效电流体系模型反演空间流的空间分布,基于此方法探讨了中低纬度地区电离层电流的时空变化规律,其结果用于电网空间天气灾害预报和解决磁暴数据在空间上的插值问题;.2. 利用大地电磁测深数据及不同地质构造与大地电导率间的对应关系建立接近真实的三维大地电导率模型,提出了基于三维大地电导率模型的地面感应电场数值算法,定量描述了大地电导率横向突变引起的地电场临近效应和海岸效应,探明了大地电导率在不同方向上的变化对地电场和电网GIC的影响特征;.3. 分析计算了大规模互联电网中不同电压等级之间GIC的相互影响,建立了含多电压等级节点的电网GIC等效计算模型,与三维大地电导率模型的地面感应电场计算结果耦合,提出了电网GIC的精细数值算法,提高了计算精度,满足工程需要。.4. 应用上述方法,分别计算了广东500kV电网,西北750kV电网和特高压规划电网三个典型电压等级电网的GIC水平,找到了电网中易受磁暴影响的危险点,并在此基础上讨论了GIC对电网安全运行的风险。. 该项目研究探明了大地横向电导率差异与磁暴感应地电场变化之间的定量关系,揭示影响中低纬电网GIC水平的主要因素,提出了复杂地质条件下大规模电网GIC的精细计算方法,为电网GIC风险的评估和预防提供了理论基础和分析工具。

项目成果

期刊论文数量(20)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(3)
专利数量(0)
Voltage stability in a long-distance power transmission system impacted by the geoelectric field due to a geomagnetic disturbance
受地磁扰动引起的地电场影响的长距离输电系统的电压稳定性
  • DOI:
    10.1007/s12145-013-0136-0
  • 发表时间:
    2014-09
  • 期刊:
    Earth Science Informatics
  • 影响因子:
    2.8
  • 作者:
    Wu WL (Wu Wei-li);Liu LG (Liu Lian-guang);Liu CM (Liu Chun-ming)
  • 通讯作者:
    Liu CM (Liu Chun-ming)
计及直流偏磁的电流互感器传变特性对差动保护的影响
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    电力系统自动化
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈佩璐;刘连光;刘春明;毛安澜
  • 通讯作者:
    毛安澜
由对地全晕状日冕物质抛射诱发的地磁感应电流统计研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    天文学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    林隽;刘连光;刘春明;高冠男
  • 通讯作者:
    高冠男
Evaluating the applicability of the finite element method for modelling of geoelectric fields
评估有限元方法对地电场建模的适用性
  • DOI:
    10.5194/angeo-31-1689-2013
  • 发表时间:
    2013-10
  • 期刊:
    Annales Geophysicae (1983)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Danskin D. W.;Pirjola R. J.;Boteler D. H.;Wang Z. Z
  • 通讯作者:
    Wang Z. Z
基于有限元方法的直流输电接地极多层土壤地电位分布计算
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    电力系统保护与控制
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘连光;马成廉
  • 通讯作者:
    马成廉

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其他文献

多次磁暴下特高压电网GIC统计规律研究
  • DOI:
    10.13334/j.0258-8013.pcsee.181558
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    中国电机工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘春明;王红梅;王璇
  • 通讯作者:
    王璇
白芍化学成分的高效液相色谱-电喷雾质谱研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    药物分析杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    任浚萁;刘春明;王乐奇;张语迟
  • 通讯作者:
    张语迟
纳米结构14Cr-ODS铁素体钢的制备与微观结构
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    2.3
  • 作者:
    吕铮;卢晨阳;张守辉;谢锐;刘春明
  • 通讯作者:
    刘春明
冷却倾斜板熔体处理过程边界层分布及流动传热的理论研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    物理学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    黄红乾;连 超;钞润泽;刘春明
  • 通讯作者:
    刘春明
肉苁蓉中苯乙醇苷化合物的抗氧化活性研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    安徽农业科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    崔迪;李丽;桂语歌;刘春明;时东方
  • 通讯作者:
    时东方

其他文献

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刘春明的其他基金

极端空间天气对我国大规模电网的致灾机理与风险评估
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2021
  • 资助金额:
    58 万元
  • 项目类别:
    面上项目
中低纬地磁扰动感应地电场与电网GIC分布特征研究
  • 批准号:
    51677068
  • 批准年份:
    2016
  • 资助金额:
    58.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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