Details

Title: Зависимость стоимости воздушных линий от сечения проводов для классов напряжений 6-35 кВ: выпускная квалификационная работа бакалавра: 13.03.02 - Электроэнергетика и электротехника ; 13.03.02_07 - Высоковольтные электроэнергетика и электротехника
Creators: Ложкин Иван Николаевич
Scientific adviser: Сухичев Михаил Иванович
Other creators: Плотников Андрей Павлович
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт энергетики
Imprint: Санкт-Петербург, 2019
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: проект; опора; габаритный пролёт; ветровой пролёт; воздушная линия; класс напряжения. стоимость; район по ветру; район по гололёду; провод; грозотрос; design; support; wind span; overhead line; voltage level; cost; wind region; ice region; conductor; earth wire
Document type: Bachelor graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Bachelor
Speciality code (FGOS): 13.03.02
Speciality group (FGOS): 130000 - Электро- и теплоэнергетика
Links: Отзыв руководителя; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-5014
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key: ru\spstu\vkr\3320

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

В данной работе было рассмотрено нахождение зависимости стоимости воздушных линий электропередачи от сечения проводов. Из различных литературных источников собрана информация об опорах, проводах и климатических условиях воздушных линий, которые мы использовали для проведения отбора необходимой информации. Эти данные были получены из проектов типовых опор, по которым были составлены соответствующие таблицы. Из этих таблиц составлено описание унификаций. После этого проведена первичная статистическая обработка данных. Далее был осуществлен переход к углубленной обработке данных для получения требуемой зависимости. Анализ данных производился с помощью статистической среды R. По коэффициентам корреляции определена связь между параметрами. Наконец подбором из нескольких функций была выяснена зависимость.

This paper considers the determination of the dependence of the overhead lines cost on the conductor cross-section area. At begin from different sources we get a basic information about a supports and a conductors and climatic conditions of the overhead lines. This data was get from the supports' designs and put in appropriate tables. From these tables we create a unification designation table. After this, we make a basic statistical processing. Next we make an advanced statistical processing to get the requested dependence. We make a statistical processing by a statistical environment R. We get data links by a correlation. At last we select the best function for the requested dependence.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
External organizations N2 All Read
External organizations N1 All
Internet Authorized users SPbPU Read Print Download
Internet Authorized users (not from SPbPU, N2) Read
Internet Authorized users (not from SPbPU, N1)
-> Internet Anonymous

Table of Contents

  • Обозначения и сокращения
  • Введение
  • Глава 1. УСТРОЙСТВО ВОЗДУШНЫХ ЛИНИЙ 6-35 кВ.
    • 1.1 Общая характеристика ВЛ.
    • 1.2 Разновидности проводов
    • 1.4 Конструкция проводов.
    • 1.4 Классификация опор.
    • 1.5 Климатические условия.
    • 1.6 Пролёты.
    • 1.6 Укрупнённые стоимостные показатели ВЛ.
  • Глава 2. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЗАВИСИМОСТИ СТОИМОСТИ ВЛ.
    • 2.1 Нахождение основных характеристик опор.
    • 2.2 Составление унификации.
    • 2.3 Определение стоимости ВЛ по массе опор на 1 км линии.
    • 2.4 Подготовка к нахождению зависимостей.
    • 2.5 Нахождение зависимостей.
    • Заключение
    • Список литературы
    • Приложения

Usage statistics

stat Access count: 24
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics