基于多模型融合的輸電線路多年一遇極值覆冰估計(jì)方法及應(yīng)用研究一、引言1.1研究背景與意義隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，電力作為現(xiàn)代社會(huì)的關(guān)鍵能源，其穩(wěn)定供應(yīng)對(duì)各個(gè)領(lǐng)域的正常運(yùn)轉(zhuǎn)至關(guān)重要。輸電線路作為電力輸送的關(guān)鍵通道，承擔(dān)著將電能從發(fā)電廠高效、安全地傳輸?shù)接脩舳说闹匾姑?，是電力系統(tǒng)不可或缺的組成部分。然而，在輸電線路的運(yùn)行過程中，會(huì)遭遇各種各樣復(fù)雜的外界因素影響，其中覆冰問題是威脅輸電線路安全可靠運(yùn)行的主要因素之一。輸電線路覆冰是一種復(fù)雜的自然現(xiàn)象，當(dāng)大氣中的過冷卻水滴在低溫環(huán)境下碰到輸電線路時(shí)，就會(huì)迅速凍結(jié)并逐漸累積形成冰層。在高海拔、高緯度以及氣候多變的地區(qū)，輸電線路覆冰現(xiàn)象尤為普遍。例如我國的西南地區(qū)，云貴高原一帶，受特殊地形和冷暖氣流交匯影響，冬季常出現(xiàn)嚴(yán)重的覆冰情況；東北地區(qū)冬季漫長寒冷，輸電線路也頻繁面臨覆冰威脅。從全球范圍來看，歐洲的阿爾卑斯山區(qū)周邊國家、北美洲的加拿大等地區(qū)，輸電線路覆冰也時(shí)有發(fā)生。覆冰對(duì)輸電線路乃至整個(gè)電力系統(tǒng)的危害是多方面且嚴(yán)重的。從電氣性能方面分析，覆冰會(huì)導(dǎo)致導(dǎo)線的空氣間隙距離減小，增加了線路發(fā)生閃絡(luò)放電的風(fēng)險(xiǎn)，一旦發(fā)生閃絡(luò)，就會(huì)引發(fā)線路跳閘，造成供電中斷。同時(shí)，覆冰還會(huì)使絕緣子的絕緣性能下降，冰閃事故發(fā)生概率上升。在機(jī)械性能方面，隨著冰層在導(dǎo)線上不斷加厚，導(dǎo)線的重量顯著增加，這會(huì)導(dǎo)致導(dǎo)線弧垂增大，對(duì)地間距減小，當(dāng)超過安全范圍時(shí)，可能引發(fā)線路短路等事故。而且，覆冰還會(huì)使桿塔承受巨大的額外荷載，當(dāng)荷載超過桿塔的設(shè)計(jì)承載能力時(shí)，桿塔就可能發(fā)生傾斜、倒塌，進(jìn)而導(dǎo)致大面積的停電事故。2008年我國南方地區(qū)遭受的罕見雨雪冰凍災(zāi)害，就是一次典型的輸電線路覆冰災(zāi)害事件。持續(xù)的低溫雨雪天氣使得輸電線路大面積嚴(yán)重覆冰，眾多桿塔倒塌、導(dǎo)線斷裂，13個(gè)?。▍^(qū)、市）的電力系統(tǒng)運(yùn)行受到嚴(yán)重影響，170個(gè)縣（市）停電，國家電網(wǎng)公司直接財(cái)產(chǎn)損失達(dá)104.5億元，給社會(huì)生產(chǎn)和人民生活帶來了巨大的沖擊和損失。為了確保輸電線路在各種復(fù)雜自然條件下的安全穩(wěn)定運(yùn)行，對(duì)覆冰進(jìn)行準(zhǔn)確的檢測和預(yù)估顯得極為關(guān)鍵。在眾多需要預(yù)估的覆冰指標(biāo)中，多年一遇的極值覆冰量是工程設(shè)計(jì)和安全運(yùn)行必需的重要基礎(chǔ)參數(shù)。準(zhǔn)確估計(jì)多年一遇極值覆冰，對(duì)于輸電線路的設(shè)計(jì)有著重大意義。在輸電線路的規(guī)劃設(shè)計(jì)階段，如果能夠精確掌握當(dāng)?shù)乜赡艹霈F(xiàn)的多年一遇極值覆冰情況，就可以依據(jù)該數(shù)據(jù)合理確定導(dǎo)線、桿塔等設(shè)備的強(qiáng)度和規(guī)格，確保輸電線路在極端覆冰條件下依然能夠安全可靠運(yùn)行，有效避免因設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)不足而導(dǎo)致的冰災(zāi)事故。對(duì)于輸電線路的運(yùn)維工作而言，多年一遇極值覆冰估計(jì)結(jié)果能夠?yàn)檫\(yùn)維策略的制定提供重要參考。運(yùn)維人員可以根據(jù)預(yù)估的極值覆冰情況，提前做好應(yīng)對(duì)準(zhǔn)備，如儲(chǔ)備除冰設(shè)備和物資、制定應(yīng)急預(yù)案等，在覆冰災(zāi)害發(fā)生時(shí)，能夠迅速采取有效的措施，減少覆冰對(duì)輸電線路的損害，縮短停電時(shí)間，降低經(jīng)濟(jì)損失。因此，開展輸電線路多年一遇極值覆冰估計(jì)方法的研究迫在眉睫，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和工程應(yīng)用價(jià)值，它能夠?yàn)檩旊娋€路的設(shè)計(jì)、建設(shè)、運(yùn)維等各個(gè)環(huán)節(jié)提供科學(xué)依據(jù)，保障電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行，促進(jìn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)健康發(fā)展。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀輸電線路覆冰問題一直是電力領(lǐng)域的研究重點(diǎn)，國內(nèi)外眾多學(xué)者和研究機(jī)構(gòu)在覆冰檢測和預(yù)估方法方面開展了大量的研究工作。在輸電線路覆冰檢測方面，早期主要采用人工巡檢的方式，運(yùn)維人員定期對(duì)線路進(jìn)行實(shí)地巡查，通過肉眼觀察和簡單測量工具，如直尺等，來判斷線路的覆冰情況，記錄覆冰厚度、覆冰類型等信息。這種方法雖然簡單直接，但存在效率低、勞動(dòng)強(qiáng)度大、檢測周期長以及無法實(shí)時(shí)監(jiān)測等明顯缺點(diǎn)，而且受巡檢人員主觀因素和天氣、地形等客觀條件影響較大，難以全面、準(zhǔn)確地掌握線路覆冰的實(shí)時(shí)狀況。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，出現(xiàn)了各種自動(dòng)化檢測技術(shù)。稱重法利用拉力傳感器測量導(dǎo)線覆冰后的荷重增量，通過預(yù)先設(shè)定的計(jì)算公式，將荷重增量轉(zhuǎn)換為覆冰厚度。該方法原理相對(duì)簡單，成本較低，但容易受到環(huán)境因素如強(qiáng)磁場、溫度、濕度變化的干擾，導(dǎo)致傳感器測量精度下降，而且計(jì)算得到的覆冰厚度是檔內(nèi)平均值，無法反映覆冰在導(dǎo)線上的具體分布情況。傾角-弧垂法通過測量導(dǎo)線的傾角和弧垂變化來推算覆冰厚度，它應(yīng)用輸電導(dǎo)線狀態(tài)方程進(jìn)行簡化計(jì)算，然而在實(shí)際應(yīng)用中，由于影響導(dǎo)線狀態(tài)的因素復(fù)雜多樣，如風(fēng)力、溫度變化等，稍有誤差就會(huì)導(dǎo)致覆冰質(zhì)量計(jì)算結(jié)果相差很大，在不均勻、不規(guī)則覆冰情況下，該方法的誤差更為顯著。圖像法借助安裝在高壓桿塔上的攝像機(jī)，實(shí)時(shí)采集導(dǎo)線及絕緣子覆冰圖像，通過對(duì)圖像進(jìn)行處理和分析，提取覆冰前后的邊界信息，從而計(jì)算出覆冰厚度。這種方法信息量大，能夠直觀地反映覆冰的實(shí)際情況，精度相對(duì)較高，但對(duì)圖像采集設(shè)備的要求較高，需要保證攝像頭在惡劣天氣條件下不被冰雪覆蓋，且圖像識(shí)別和處理算法的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性有待進(jìn)一步提高，同時(shí)現(xiàn)場視頻只能固定在若干觀測點(diǎn)，無法全面覆蓋整個(gè)輸電線路。此外，還有基于激光測距、聲學(xué)原理等的檢測技術(shù)也在不斷發(fā)展和研究中，但目前這些技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中也都存在各自的局限性，尚未形成一種成熟、全面、可靠的覆冰檢測方案。在輸電線路覆冰預(yù)估方面，早期的研究主要基于經(jīng)驗(yàn)公式和統(tǒng)計(jì)方法。通過對(duì)歷史覆冰數(shù)據(jù)的收集和整理，分析覆冰與氣象因素（如溫度、濕度、風(fēng)速等）之間的關(guān)系，建立簡單的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛠眍A(yù)估覆冰情況。例如，一些研究根據(jù)當(dāng)?shù)氐臍庀髼l件和線路運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)，總結(jié)出覆冰厚度與溫度、濕度、風(fēng)速等因素的線性或非線性經(jīng)驗(yàn)公式。這些方法雖然在一定程度上能夠?qū)Ω脖M(jìn)行預(yù)估，但由于沒有深入考慮覆冰的物理過程和復(fù)雜的影響因素，預(yù)估精度較低，適用范圍有限，難以準(zhǔn)確預(yù)測不同條件下的覆冰發(fā)展趨勢。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和數(shù)值模擬方法的發(fā)展，數(shù)值模擬法逐漸應(yīng)用于覆冰預(yù)估領(lǐng)域。該方法基于傳熱學(xué)、流體力學(xué)等理論，建立覆冰生長的物理模型，通過數(shù)值計(jì)算來模擬覆冰的形成和發(fā)展過程。在建立模型時(shí)，考慮過冷水滴的運(yùn)動(dòng)軌跡、碰撞效率、凍結(jié)過程以及導(dǎo)線表面的熱交換等因素，能夠更深入地揭示覆冰的物理機(jī)制。然而，數(shù)值模擬需要大量的氣象數(shù)據(jù)和準(zhǔn)確的參數(shù)設(shè)置，實(shí)際應(yīng)用中氣象數(shù)據(jù)的獲取存在一定困難，而且模型參數(shù)的確定也具有一定的不確定性，這在一定程度上限制了數(shù)值模擬法的準(zhǔn)確性和可靠性。近年來，人工智能技術(shù)在覆冰預(yù)估中得到了廣泛關(guān)注和應(yīng)用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法通過構(gòu)建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，對(duì)大量的歷史覆冰數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，建立覆冰預(yù)測模型。該方法具有較強(qiáng)的非線性映射能力，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜規(guī)律，對(duì)覆冰情況的預(yù)測具有較高的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性。但是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練需要大量的數(shù)據(jù)支持，而且模型的可解釋性較差，難以直觀地理解模型的預(yù)測過程和結(jié)果。支持向量機(jī)方法基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論，通過尋找一個(gè)最優(yōu)分類超平面，將不同類別的數(shù)據(jù)分開，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)覆冰的預(yù)測。它在小樣本、非線性問題的處理上具有獨(dú)特的優(yōu)勢，能夠有效地避免過擬合問題，提高預(yù)測精度。不過，支持向量機(jī)模型的性能對(duì)核函數(shù)的選擇和參數(shù)設(shè)置較為敏感，需要進(jìn)行大量的試驗(yàn)和優(yōu)化才能達(dá)到較好的預(yù)測效果。在多年一遇極值覆冰估計(jì)方面，傳統(tǒng)上多采用極值Ⅰ型分布來估計(jì)輸電線路的多年一遇極值覆冰。但隨著研究的深入，發(fā)現(xiàn)不同類型的覆冰可能具有不同的極值分布，單一的極值Ⅰ型分布難以準(zhǔn)確描述所有覆冰情況的極值特征。一些研究開始嘗試應(yīng)用廣義極值分布（GEV）和廣義帕雷托分布（GPD）等方法來進(jìn)行極值覆冰估計(jì)。通過對(duì)不同地區(qū)的輸電線路覆冰數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，利用極大似然估計(jì)等方法對(duì)GEV和GPD分布的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，進(jìn)而計(jì)算多年一遇的極值覆冰。對(duì)比分析表明，不同的極值分布模型在不同地區(qū)和不同覆冰條件下的適用性存在差異，需要根據(jù)具體情況選擇合適的模型。此外，在極值覆冰估計(jì)中，數(shù)據(jù)的抽樣方法也對(duì)估計(jì)結(jié)果有重要影響。年極值抽樣法從每年的覆冰數(shù)據(jù)中選取最大值進(jìn)行分析，是一種經(jīng)典的抽樣方法；跨閾法（POT法）則選取超過某一特定閾值的覆冰數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，更合理地利用了現(xiàn)有數(shù)據(jù)資料；獨(dú)立風(fēng)暴法將每次獨(dú)立的覆冰風(fēng)暴事件作為樣本進(jìn)行分析。不同抽樣方法得到的樣本數(shù)據(jù)特征不同，會(huì)導(dǎo)致極值覆冰估計(jì)結(jié)果存在差異。盡管國內(nèi)外在輸電線路覆冰檢測和預(yù)估方法方面取得了一定的研究成果，但仍存在一些不足之處?，F(xiàn)有檢測技術(shù)在準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性、全面性和可靠性等方面難以同時(shí)滿足實(shí)際需求，各種檢測方法都有其局限性，需要進(jìn)一步探索和研究更加完善的檢測技術(shù)和方案。覆冰預(yù)估模型在考慮覆冰物理過程的復(fù)雜性和影響因素的多樣性方面還存在不足，模型的準(zhǔn)確性和可靠性有待進(jìn)一步提高，尤其是在復(fù)雜氣象條件和特殊地形環(huán)境下的預(yù)測能力亟待加強(qiáng)。對(duì)于多年一遇極值覆冰估計(jì)，不同極值分布模型和抽樣方法的適用性研究還不夠深入，缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)和方法來選擇最適合的模型和抽樣方法，導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果的不確定性較大。因此，本文旨在針對(duì)這些問題展開研究，綜合考慮各種因素，探索更加準(zhǔn)確、可靠的輸電線路多年一遇極值覆冰估計(jì)方法，為輸電線路的設(shè)計(jì)和安全運(yùn)行提供更加科學(xué)、合理的依據(jù)。1.3研究內(nèi)容與方法本文圍繞輸電線路多年一遇極值覆冰估計(jì)方法展開深入研究，旨在為輸電線路的設(shè)計(jì)和安全運(yùn)行提供科學(xué)可靠的依據(jù)。具體研究內(nèi)容如下：深入調(diào)研分析現(xiàn)有方法：全面搜集國內(nèi)外有關(guān)輸電線路覆冰檢測和預(yù)估方法的研究資料，系統(tǒng)梳理不同檢測技術(shù)，如稱重法、傾角-弧垂法、圖像法等的工作原理、應(yīng)用場景以及各自存在的優(yōu)缺點(diǎn)。同時(shí)，詳細(xì)分析各類覆冰預(yù)估模型，包括經(jīng)驗(yàn)公式法、數(shù)值模擬法、人工智能方法等在建模思路、數(shù)據(jù)需求、預(yù)測精度和適用范圍等方面的特點(diǎn)。通過對(duì)比研究，深入了解當(dāng)前研究的現(xiàn)狀和不足，為后續(xù)研究奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。構(gòu)建精準(zhǔn)覆冰模型并優(yōu)化參數(shù)：綜合考慮輸電線路覆冰過程中的各種物理因素，如過冷水滴的運(yùn)動(dòng)、碰撞、凍結(jié)以及導(dǎo)線表面的熱交換等，建立科學(xué)合理的覆冰模型。運(yùn)用理論分析和數(shù)值計(jì)算相結(jié)合的方法，深入研究不同參數(shù)，如氣象參數(shù)（溫度、濕度、風(fēng)速、風(fēng)向等）、導(dǎo)線特性參數(shù)（導(dǎo)線直徑、材質(zhì)、表面粗糙度等）以及地形參數(shù)（海拔、坡度、坡向等）對(duì)覆冰模型的影響規(guī)律。基于實(shí)際輸電線路的運(yùn)行數(shù)據(jù)和監(jiān)測資料，采用優(yōu)化算法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行精細(xì)化定制，提高模型的準(zhǔn)確性和可靠性。實(shí)際驗(yàn)證方法和模型準(zhǔn)確性：選取具有代表性的實(shí)際運(yùn)行輸電線路作為研究對(duì)象，應(yīng)用所選擇的多年一遇極值覆冰估計(jì)方法和建立的覆冰模型，對(duì)其覆冰量進(jìn)行預(yù)估。通過與現(xiàn)場實(shí)際測量的覆冰數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，驗(yàn)證方法和模型的準(zhǔn)確性和有效性。在驗(yàn)證過程中，充分考慮不同地區(qū)的氣象條件、地形地貌以及輸電線路的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)等因素，評(píng)估方法和模型在不同工況下的適應(yīng)性和穩(wěn)定性?？茖W(xué)分析研究結(jié)果并提供建議：對(duì)覆冰量預(yù)估結(jié)果進(jìn)行深入分析，研究多年一遇極值覆冰的變化趨勢和分布規(guī)律。結(jié)合輸電線路的設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)和安全運(yùn)行要求，評(píng)估現(xiàn)有輸電線路在極端覆冰條件下的安全性和可靠性?；谘芯拷Y(jié)果，為輸電線路的設(shè)計(jì)、建設(shè)和運(yùn)維提供具有可實(shí)施性的建議，如合理確定輸電線路的設(shè)計(jì)覆冰厚度、優(yōu)化桿塔結(jié)構(gòu)和導(dǎo)線選型、制定科學(xué)的運(yùn)維策略和應(yīng)急預(yù)案等，以提高輸電線路抵御覆冰災(zāi)害的能力。在研究過程中，將綜合運(yùn)用多種研究方法，以確保研究的全面性、科學(xué)性和有效性：理論分析：基于傳熱學(xué)、流體力學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)學(xué)科的基本理論，深入分析輸電線路覆冰的物理過程和形成機(jī)制，探討覆冰與氣象因素、導(dǎo)線特性、地形條件等之間的內(nèi)在聯(lián)系。通過理論推導(dǎo)和數(shù)學(xué)建模，建立覆冰預(yù)測模型和多年一遇極值覆冰估計(jì)模型，為研究提供理論基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)收集與分析：廣泛收集國內(nèi)外不同地區(qū)輸電線路的覆冰數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)以及相關(guān)的運(yùn)行維護(hù)資料。運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、分析和挖掘，提取有價(jià)值的信息和規(guī)律。通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式，驗(yàn)證理論模型的準(zhǔn)確性，為模型參數(shù)的優(yōu)化和改進(jìn)提供依據(jù)。數(shù)值模擬：利用計(jì)算機(jī)數(shù)值模擬技術(shù)，對(duì)輸電線路覆冰過程進(jìn)行仿真模擬。通過設(shè)置不同的邊界條件和參數(shù)組合，模擬不同氣象條件、導(dǎo)線特性和地形條件下的覆冰生長過程，分析覆冰的發(fā)展趨勢和分布特征。數(shù)值模擬可以彌補(bǔ)實(shí)際觀測的局限性，為研究提供豐富的信息和數(shù)據(jù)支持。案例研究：選取典型的輸電線路覆冰案例，進(jìn)行深入的分析和研究。通過對(duì)實(shí)際案例的剖析，了解覆冰災(zāi)害的發(fā)生原因、發(fā)展過程和造成的危害，總結(jié)經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)。將案例研究結(jié)果與理論分析、數(shù)值模擬結(jié)果相結(jié)合，驗(yàn)證研究方法和模型的實(shí)用性和有效性。模型驗(yàn)證與優(yōu)化：將建立的覆冰預(yù)測模型和多年一遇極值覆冰估計(jì)模型應(yīng)用于實(shí)際輸電線路的覆冰預(yù)測和估計(jì)中，通過與實(shí)際觀測數(shù)據(jù)的對(duì)比分析，驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性和可靠性。根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果，對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，提高模型的預(yù)測精度和適應(yīng)性。二、輸電線路覆冰基礎(chǔ)知識(shí)2.1覆冰形成機(jī)理輸電線路覆冰是一個(gè)較為復(fù)雜的物理過程，主要涉及水滴碰撞、凍結(jié)等環(huán)節(jié)。在特定的氣象條件下，大氣中存在大量的過冷卻水滴，這些水滴處于0℃以下的低溫環(huán)境，但仍保持液態(tài)，這是因?yàn)槿狈Υ偈蛊鋬鼋Y(jié)的核心。當(dāng)輸電線路處于這種過冷卻水滴的環(huán)境中時(shí)，由于導(dǎo)線的存在改變了氣流的流場，過冷卻水滴會(huì)隨著氣流運(yùn)動(dòng)并與導(dǎo)線發(fā)生碰撞。水滴與導(dǎo)線碰撞的過程受到多種因素的影響。風(fēng)速是其中一個(gè)關(guān)鍵因素，風(fēng)速越大，水滴的運(yùn)動(dòng)速度就越快，其與導(dǎo)線碰撞的動(dòng)能也就越大，從而增加了水滴與導(dǎo)線碰撞的概率。風(fēng)向與導(dǎo)線的夾角也至關(guān)重要，當(dāng)風(fēng)向與導(dǎo)線垂直時(shí)，水滴與導(dǎo)線碰撞的效率最高；而當(dāng)風(fēng)向與導(dǎo)線夾角較小時(shí)，水滴更容易沿著導(dǎo)線表面滑動(dòng)而不發(fā)生碰撞。此外，導(dǎo)線的形狀和表面粗糙度也會(huì)對(duì)水滴碰撞產(chǎn)生影響，表面粗糙的導(dǎo)線更容易捕獲水滴。一旦過冷卻水滴與導(dǎo)線碰撞，就會(huì)面臨凍結(jié)的過程。凍結(jié)過程主要取決于導(dǎo)線表面的溫度以及水滴與導(dǎo)線接觸的時(shí)間。如果導(dǎo)線表面溫度足夠低，過冷卻水滴在與導(dǎo)線接觸后會(huì)迅速凍結(jié)，形成冰層的初始核心。在初始冰層形成后，后續(xù)碰撞到導(dǎo)線上的水滴會(huì)在已有的冰層表面繼續(xù)凍結(jié)，使得冰層逐漸加厚。在覆冰過程中，氣象因素起著決定性作用。溫度是影響覆冰的關(guān)鍵氣象參數(shù)之一，一般來說，當(dāng)環(huán)境溫度在-5℃至0℃之間時(shí)，有利于覆冰的形成。在這個(gè)溫度區(qū)間內(nèi)，大氣中的水汽既能以過冷卻水滴的形式存在，又能在與導(dǎo)線碰撞后迅速凍結(jié)。濕度也是重要的氣象因素，較高的濕度意味著大氣中含有更多的水汽，能夠?yàn)楦脖峁┏渥愕乃謥碓矗ǔ？諝庀鄬?duì)濕度在85%以上時(shí)，更易發(fā)生覆冰現(xiàn)象。風(fēng)速除了影響水滴與導(dǎo)線的碰撞外，還會(huì)影響覆冰的形狀和結(jié)構(gòu)。較大的風(fēng)速會(huì)使水滴在凍結(jié)前被吹散，形成較為疏松的覆冰結(jié)構(gòu)；而較小的風(fēng)速則有利于形成較為密實(shí)的冰層。線路自身因素同樣對(duì)覆冰有著重要影響。導(dǎo)線的直徑會(huì)影響覆冰的厚度，一般情況下，導(dǎo)線直徑越大，單位長度上捕獲的水滴越多，覆冰厚度也就越大。導(dǎo)線的材質(zhì)也會(huì)影響覆冰過程，不同材質(zhì)的導(dǎo)線表面的熱傳導(dǎo)性能和表面能不同，從而影響水滴的凍結(jié)速度和冰層與導(dǎo)線的粘附力。例如，導(dǎo)熱性好的導(dǎo)線能夠更快地將熱量傳遞給水滴，促進(jìn)水滴的凍結(jié)；而表面能低的導(dǎo)線則不利于冰層的粘附，可能導(dǎo)致覆冰更容易脫落。此外，輸電線路的走向也與覆冰程度密切相關(guān)，在我國，東西走向的導(dǎo)線覆冰普遍比南北走向的導(dǎo)線覆冰嚴(yán)重，這是因?yàn)槎靖脖鞖獯蠖酁楸憋L(fēng)和西北風(fēng)，線路南北走向時(shí)，風(fēng)向與導(dǎo)線的軸向基本平行，單位時(shí)間內(nèi)與單位面積內(nèi)輸送到導(dǎo)線上的水滴及霧粒較東西走向的導(dǎo)線少得多；線路東西走向時(shí)，風(fēng)與導(dǎo)線約成90°的夾角，使得導(dǎo)線覆冰最為嚴(yán)重。2.2覆冰類型與危害輸電線路覆冰根據(jù)其形成條件和物理特性，主要分為雨凇、霧凇、混合凇等類型，它們各自具有獨(dú)特的形成條件和特征。雨?。河贲∈且环N純粹、透明的冰，質(zhì)地堅(jiān)硬，密度通常為0.9g/cm3或更高，粘附力很強(qiáng)，常常會(huì)在導(dǎo)線上形成冰柱。其形成條件為在低地，由過冷卻雨或毛毛細(xì)雨降落在低于凍結(jié)溫度的物體上，此時(shí)氣溫一般在-2℃至0℃之間；在山地，由云中來的冰晶或含有大水滴的地面霧在高風(fēng)速下形成，氣溫在-4℃至0℃之間。在凍雨期，低海拔地區(qū)較為常見雨凇覆冰，它是混合覆冰的初級(jí)形式，雖然相對(duì)于普通冰而言，雨凇密度較低、持續(xù)時(shí)間較短，但因其附著力強(qiáng)，對(duì)輸電線路仍會(huì)產(chǎn)生較大影響。霧?。红F凇又分為軟霧凇和晶狀霧凇。軟霧凇呈白色，呈粒狀雪形態(tài)，質(zhì)輕，為相對(duì)堅(jiān)固的結(jié)晶，密度在0.3-0.6g/cm3，在中等風(fēng)速下，于山地由云中來的冰晶或含水滴的霧形成，氣溫一般在-13℃至-8℃之間。晶狀霧凇是近地表面空氣中的水分因氣溫過低而直接凝結(jié)在輸電線路表面的一種霜，質(zhì)地松軟，不易附著在導(dǎo)線表面且容易脫落。霧凇最長出現(xiàn)在冬季高海拔山區(qū)，是輸電線路中常見的覆冰形式之一，顆粒狀的霧凇呈現(xiàn)乳白色，質(zhì)地較為松脆?；旌馅。夯旌馅∈且环N不透明或半透明的冰，常和不透明冰層交錯(cuò)形成，質(zhì)地堅(jiān)硬，密度為0.3-0.9g/cm3，粘附力很強(qiáng)。在低地，由云中來的冰晶或有雨滴的地面霧形成，氣溫在-5℃至0℃之間；在山地，在相當(dāng)高的風(fēng)速下，由云中來的冰晶或帶有中等大小水滴的地面霧形成，氣溫在-10℃至-3℃之間。混合凇是一個(gè)復(fù)合覆冰過程，其密度較高，覆冰發(fā)展速度較快，對(duì)導(dǎo)線的危害更為嚴(yán)重。它通常是在雨凇的基礎(chǔ)上，由于天氣變化，凍雨或雪在雨凇冰面上繼續(xù)增長，且溫度、濕度、風(fēng)速等條件適宜時(shí)形成的，會(huì)導(dǎo)致導(dǎo)線表面形成雨凇-混合凇-霧凇的復(fù)合冰層。如果在這個(gè)過程中天氣多次變化，出現(xiàn)多次晴-冷天氣，融化會(huì)加強(qiáng)冰的密度，往復(fù)發(fā)展將形成霧凇和雨凇交替重疊的混合凍結(jié)物，即混合凇。這些不同類型的覆冰會(huì)對(duì)輸電線路造成多方面的嚴(yán)重危害，主要體現(xiàn)在機(jī)械性能和電氣性能兩個(gè)方面。機(jī)械危害：隨著覆冰在導(dǎo)線上不斷累積，導(dǎo)線的重量顯著增加，導(dǎo)致垂直負(fù)荷增大。這會(huì)使導(dǎo)線弧垂增大，導(dǎo)線間、導(dǎo)地線間的距離減小，當(dāng)風(fēng)吹動(dòng)時(shí)，極有可能因絕緣距離不夠而引發(fā)短路事故。同時(shí)，覆冰還會(huì)增大導(dǎo)地線的張力，進(jìn)而增大桿塔及其基礎(chǔ)的受力，對(duì)于轉(zhuǎn)角桿塔，會(huì)增大其彎矩，可能造成桿塔破壞、扭轉(zhuǎn)、彎曲、基礎(chǔ)下沉、傾斜等，甚至拉線點(diǎn)以下發(fā)生折斷等嚴(yán)重事故。不均勻的覆冰或者不同期脫冰會(huì)引起導(dǎo)線縱向靜張力不平衡，增大縱向荷載。當(dāng)覆冰不均勻、自行脫落或被擊落時(shí)，導(dǎo)線懸掛點(diǎn)處會(huì)出現(xiàn)很大的縱向沖擊荷載，可能會(huì)造成導(dǎo)地線從壓接管內(nèi)抽出，或者外層鋁股拉斷、鋼芯抽出，或整根線拉斷。如果導(dǎo)線拉斷脫落，最終的不平衡沖擊荷載或兩臨檔間的殘余荷載就會(huì)大大增大，容易發(fā)生順線倒桿塔事故。覆冰還會(huì)使導(dǎo)線受風(fēng)面增大，桿塔所受的水平荷載增加，線路可能會(huì)因此遭受嚴(yán)重的絕緣子串橫向偏移而發(fā)生倒桿塔事故。在一定條件下，覆冰導(dǎo)線受穩(wěn)定橫向風(fēng)力的作用，可能會(huì)引起大幅度低頻振動(dòng)，即舞動(dòng)。導(dǎo)線脫冰時(shí)也會(huì)使導(dǎo)線發(fā)生舞動(dòng)、跳躍。當(dāng)導(dǎo)線不均勻覆冰時(shí)，由于其斷面不對(duì)稱，在相應(yīng)風(fēng)力的作用下，導(dǎo)地線會(huì)發(fā)生低頻、大振幅的舞動(dòng)，這會(huì)對(duì)導(dǎo)線、絕緣子、金具、桿塔等造成不平衡沖擊疲勞損傷，嚴(yán)重時(shí)可導(dǎo)致這些部件損壞。電氣危害：覆冰會(huì)導(dǎo)致絕緣子串的絕緣性能下降，當(dāng)絕緣子覆冰或被冰凌橋接后，絕緣強(qiáng)度降低，泄漏距離縮短，在運(yùn)行電壓下，容易引發(fā)絕緣子閃絡(luò)接地事故。在融冰過程中，冰體表面的水膜會(huì)溶解污穢物中的電解質(zhì)，提高融冰水或冰面水膜的導(dǎo)電率，引起絕緣子串電壓分布的畸變，從而進(jìn)一步降低覆冰絕緣子串的閃絡(luò)電壓，增加閃絡(luò)事故發(fā)生的概率。導(dǎo)線舞動(dòng)時(shí)，還可能造成相間短路故障，影響電力系統(tǒng)的正常供電。2.3影響覆冰的因素輸電線路覆冰是一個(gè)復(fù)雜的物理過程，受到多種因素的綜合影響，這些因素相互作用，共同決定了覆冰的形成、發(fā)展以及最終的覆冰量和覆冰類型。深入了解這些影響因素，對(duì)于準(zhǔn)確預(yù)估輸電線路覆冰情況以及采取有效的防冰抗冰措施具有重要意義。2.3.1氣象條件氣象條件在輸電線路覆冰過程中起著主導(dǎo)作用，其中溫度、濕度、風(fēng)速等因素對(duì)覆冰的影響尤為顯著。溫度：溫度是影響覆冰的關(guān)鍵因素之一，它直接決定了大氣中水滴的狀態(tài)以及水滴與導(dǎo)線碰撞后的凍結(jié)情況。一般來說，當(dāng)環(huán)境溫度處于-5℃至0℃之間時(shí)，有利于覆冰的形成。在這個(gè)溫度區(qū)間內(nèi)，大氣中的水汽能夠以過冷卻水滴的形式存在，這些過冷卻水滴一旦與溫度更低的導(dǎo)線表面接觸，就會(huì)迅速凍結(jié)，從而為覆冰的形成提供了基礎(chǔ)條件。當(dāng)溫度低于-5℃時(shí)，大氣中的水汽更容易凝結(jié)成冰晶或雪花，過冷卻水滴的含量相對(duì)減少，覆冰的形成速率會(huì)相應(yīng)降低。而當(dāng)溫度高于0℃時(shí)，已經(jīng)形成的冰層會(huì)逐漸融化，覆冰過程難以持續(xù)進(jìn)行。在實(shí)際觀測中發(fā)現(xiàn)，在一些高海拔山區(qū)，冬季氣溫經(jīng)常長時(shí)間處于-5℃至0℃之間，這些地區(qū)的輸電線路覆冰現(xiàn)象較為頻繁且嚴(yán)重。濕度：濕度反映了大氣中水汽的含量，對(duì)覆冰的形成和發(fā)展有著重要影響。較高的濕度意味著大氣中含有充足的水汽，能夠?yàn)楦脖峁┰丛床粩嗟乃謥碓?。通常情況下，當(dāng)空氣相對(duì)濕度達(dá)到85%以上時(shí)，覆冰現(xiàn)象更容易發(fā)生。在濕度較高的環(huán)境中，大量的水汽能夠在低溫條件下迅速凝結(jié)成過冷卻水滴，增加了水滴與導(dǎo)線碰撞的概率，從而促進(jìn)了覆冰的生長。在一些靠近江河湖泊等水體的地區(qū)，由于水汽蒸發(fā)量大，空氣濕度較高，輸電線路在冬季更容易出現(xiàn)嚴(yán)重的覆冰情況。相反，在干燥的地區(qū)，由于大氣中水汽含量不足，即使溫度和其他條件滿足，覆冰的可能性也相對(duì)較小。風(fēng)速：風(fēng)速不僅影響水滴與導(dǎo)線的碰撞效率，還對(duì)覆冰的形狀和結(jié)構(gòu)產(chǎn)生重要作用。較大的風(fēng)速能夠使大氣中的過冷卻水滴更快地運(yùn)動(dòng)，增加水滴與導(dǎo)線碰撞的動(dòng)能，從而提高碰撞概率。同時(shí)，風(fēng)速還會(huì)影響覆冰的形狀和結(jié)構(gòu)。當(dāng)風(fēng)速較大時(shí)，水滴在凍結(jié)前更容易被吹散，導(dǎo)致形成的覆冰結(jié)構(gòu)較為疏松，呈針狀或羽毛狀，這種覆冰對(duì)輸電線路的機(jī)械危害相對(duì)較小，但由于其表面積較大，在電氣性能方面可能會(huì)產(chǎn)生一些問題，如增加電暈損耗等。而當(dāng)風(fēng)速較小時(shí)，水滴在導(dǎo)線上有更多的時(shí)間凍結(jié)和積累，形成的覆冰結(jié)構(gòu)較為密實(shí)，對(duì)輸電線路的機(jī)械荷載影響較大。此外，風(fēng)向與導(dǎo)線的夾角也會(huì)影響覆冰情況，當(dāng)風(fēng)向與導(dǎo)線垂直時(shí)，水滴與導(dǎo)線的碰撞效率最高，覆冰增長速度最快；當(dāng)風(fēng)向與導(dǎo)線夾角較小時(shí)，水滴更容易沿著導(dǎo)線表面滑動(dòng)而不發(fā)生碰撞，覆冰相對(duì)較輕。在一些山口、峽谷等地形條件下，由于狹管效應(yīng)，風(fēng)速會(huì)明顯增大，這些地區(qū)的輸電線路覆冰情況往往更為嚴(yán)重。除了上述主要?dú)庀笠蛩赝猓邓愋?、日照時(shí)間等氣象條件也會(huì)對(duì)覆冰產(chǎn)生一定的影響。降水類型如凍雨、毛毛雨等，能夠直接為覆冰提供水分，不同的降水類型和強(qiáng)度會(huì)導(dǎo)致覆冰的形成過程和覆冰量有所差異。日照時(shí)間則會(huì)影響導(dǎo)線表面的溫度，進(jìn)而影響覆冰的融化和生長速度。在日照時(shí)間較短的冬季，導(dǎo)線表面溫度較低，有利于覆冰的維持和增長；而在日照時(shí)間較長的時(shí)段，導(dǎo)線表面溫度升高，覆冰可能會(huì)部分融化。2.3.2地形條件地形條件通過影響氣象條件和線路周圍的微環(huán)境，間接對(duì)輸電線路覆冰產(chǎn)生重要影響。不同的地形特征，如海拔、山脈走向、坡向等，會(huì)導(dǎo)致氣象要素在空間上的分布差異，從而使得輸電線路覆冰情況在不同地形區(qū)域表現(xiàn)出明顯的不同。海拔：一般來說，海拔高度越高，氣溫越低，空氣濕度相對(duì)較大，且風(fēng)速通常也較大，這些條件都有利于覆冰的形成和發(fā)展。隨著海拔的升高，大氣中的水汽更容易達(dá)到飽和狀態(tài)并凝結(jié)成水滴，同時(shí)低溫環(huán)境使得水滴更容易凍結(jié)，從而增加了覆冰的可能性和覆冰厚度。在高海拔山區(qū)，由于氣溫隨海拔升高而降低，每升高1000米，氣溫大約下降6℃，這使得在冬季更容易滿足覆冰所需的低溫條件。而且高海拔地區(qū)的風(fēng)速往往較大，能夠攜帶更多的過冷卻水滴與輸電線路碰撞，進(jìn)一步促進(jìn)覆冰的增長。據(jù)相關(guān)研究和實(shí)際觀測數(shù)據(jù)表明，在一些海拔較高的山區(qū)，輸電線路的覆冰厚度明顯大于低海拔地區(qū)，覆冰事故的發(fā)生率也更高。在海拔3000米以上的山區(qū)，輸電線路的覆冰厚度常常是低海拔地區(qū)的數(shù)倍，對(duì)線路的安全運(yùn)行構(gòu)成了極大的威脅。山脈走向與坡向：山脈走向和坡向會(huì)影響氣流的運(yùn)動(dòng)和降水的分布，進(jìn)而影響輸電線路的覆冰情況。在冬季，當(dāng)冷空氣來襲時(shí)，山脈的迎風(fēng)坡會(huì)迫使暖濕氣流抬升，水汽冷卻凝結(jié)形成降水，且由于氣流的抬升作用，風(fēng)速也會(huì)增大，這些因素都使得迎風(fēng)坡的覆冰條件更為有利，覆冰情況往往比背風(fēng)坡嚴(yán)重。東西走向的山脈，其北坡（迎風(fēng)坡）在冬季受冷空氣影響較大，覆冰現(xiàn)象更為普遍和嚴(yán)重；而南坡（背風(fēng)坡）相對(duì)較為溫暖，覆冰情況相對(duì)較輕。對(duì)于南北走向的山脈，東坡和西坡的覆冰情況會(huì)因當(dāng)?shù)氐闹鲗?dǎo)風(fēng)向而有所不同。如果主導(dǎo)風(fēng)向?yàn)槠珫|風(fēng)，那么東坡可能成為迎風(fēng)坡，覆冰較重；反之，如果主導(dǎo)風(fēng)向?yàn)槠黠L(fēng)，西坡的覆冰情況可能更嚴(yán)重。在一些山區(qū)，由于山脈走向和坡向的影響，輸電線路在同一區(qū)域內(nèi)的不同地段，覆冰厚度可能相差數(shù)倍，給線路的設(shè)計(jì)和運(yùn)維帶來了很大的挑戰(zhàn)。地形地貌：特殊的地形地貌，如埡口、峽谷、山頂?shù)?，由于其?dú)特的地形特征，會(huì)導(dǎo)致局部氣象條件的異常變化，從而使輸電線路覆冰情況更為復(fù)雜和嚴(yán)重。埡口是山脈間的低凹處，氣流在經(jīng)過埡口時(shí)會(huì)加速，形成狹管效應(yīng)，使得風(fēng)速顯著增大。同時(shí)，埡口處的水汽容易聚集，在低溫條件下，極易形成覆冰。峽谷地區(qū)由于兩側(cè)山體的阻擋，氣流在峽谷內(nèi)形成特殊的流場，風(fēng)速和濕度分布不均勻，導(dǎo)致輸電線路覆冰情況復(fù)雜多變。山頂?shù)貐^(qū)由于地勢較高，空氣流通性好，風(fēng)速較大，且氣溫較低，也是覆冰的高發(fā)區(qū)域。在一些埡口和峽谷地段，輸電線路的覆冰厚度常常超出設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致線路故障頻發(fā)。因此，在輸電線路的規(guī)劃和設(shè)計(jì)過程中，應(yīng)盡量避開這些特殊地形地貌區(qū)域，或者采取特殊的防冰抗冰措施，以確保線路的安全運(yùn)行。2.3.3線路特性輸電線路自身的特性，包括導(dǎo)線直徑、表面粗糙度、線路走向等，也會(huì)對(duì)覆冰產(chǎn)生顯著影響。這些線路特性因素直接決定了導(dǎo)線與過冷卻水滴的相互作用方式以及覆冰在導(dǎo)線上的生長和分布情況。導(dǎo)線直徑：導(dǎo)線直徑是影響覆冰的重要線路特性之一。一般情況下，導(dǎo)線直徑越大，單位長度上捕獲的過冷卻水滴越多，覆冰厚度也就越大。這是因?yàn)橹睆捷^大的導(dǎo)線具有更大的迎風(fēng)面積，能夠更容易地?cái)r截大氣中的過冷卻水滴，從而為覆冰的生長提供更多的水分。當(dāng)導(dǎo)線直徑增加時(shí)，其表面的曲率半徑也會(huì)增大，使得水滴在導(dǎo)線上的附著和凍結(jié)更加容易，進(jìn)一步促進(jìn)了覆冰的發(fā)展。在相同的氣象條件下，直徑為30mm的導(dǎo)線覆冰厚度可能是直徑為20mm導(dǎo)線覆冰厚度的1.5倍左右。因此，在輸電線路的設(shè)計(jì)和選型過程中，需要充分考慮導(dǎo)線直徑對(duì)覆冰的影響，對(duì)于可能出現(xiàn)嚴(yán)重覆冰的地區(qū)，應(yīng)合理選擇導(dǎo)線規(guī)格，以提高線路的抗冰能力。表面粗糙度：導(dǎo)線表面粗糙度會(huì)影響水滴與導(dǎo)線的碰撞效率和粘附力，進(jìn)而影響覆冰的形成和發(fā)展。表面粗糙的導(dǎo)線更容易捕獲過冷卻水滴，因?yàn)榇植诘谋砻婺軌蛱峁└嗟奈⑿⊥蛊鸷桶疾?，這些微觀結(jié)構(gòu)可以增加水滴與導(dǎo)線的接觸面積，提高水滴的粘附力，使得水滴在導(dǎo)線上更容易停留和凍結(jié)。相比之下，表面光滑的導(dǎo)線，水滴在其表面的滑動(dòng)性較好，難以附著和積累，覆冰相對(duì)較輕。一些經(jīng)過特殊處理，表面粗糙度增加的導(dǎo)線，在相同氣象條件下，覆冰厚度會(huì)明顯大于表面光滑的導(dǎo)線。在實(shí)際工程中，可以通過對(duì)導(dǎo)線表面進(jìn)行適當(dāng)?shù)奶幚?，如采用特殊的涂層或紋理設(shè)計(jì)，來改變導(dǎo)線的表面粗糙度，從而達(dá)到控制覆冰的目的。線路走向：線路走向與當(dāng)?shù)氐闹鲗?dǎo)風(fēng)向密切相關(guān)，會(huì)影響導(dǎo)線與過冷卻水滴的碰撞角度和碰撞概率，進(jìn)而影響覆冰情況。在我國，由于冬季覆冰天氣大多為北風(fēng)和西北風(fēng)，東西走向的導(dǎo)線覆冰普遍比南北走向的導(dǎo)線覆冰嚴(yán)重。這是因?yàn)楫?dāng)線路南北走向時(shí)，風(fēng)向與導(dǎo)線的軸向基本平行，單位時(shí)間內(nèi)與單位面積內(nèi)輸送到導(dǎo)線上的水滴及霧粒較東西走向的導(dǎo)線少得多；而線路東西走向時(shí)，風(fēng)與導(dǎo)線約成90°的夾角，使得導(dǎo)線與過冷卻水滴的碰撞效率最高，覆冰最為嚴(yán)重。在選擇輸電線路走廊時(shí)，如條件許可，應(yīng)盡量避免線路成東西走向，以減少覆冰對(duì)線路的影響。對(duì)于已建的東西走向輸電線路，可以通過調(diào)整線路的防護(hù)措施，如增加防風(fēng)偏裝置等，來降低覆冰帶來的危害。三、常見輸電線路覆冰估計(jì)模型3.1傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)模型傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)模型在輸電線路覆冰估計(jì)中具有重要的應(yīng)用歷史，其中極值I型分布是較為常用的一種。極值I型分布，也被稱為耿貝爾分布，其概率密度函數(shù)為：f(x)=\frac{1}{\beta}e^{-(z+e^{-z})}其中，z=\frac{x-\mu}{\beta}，\mu為位置參數(shù)，它反映了分布的中心位置；\beta為尺度參數(shù)，用于衡量分布的離散程度。在輸電線路覆冰估計(jì)中，通常假設(shè)每年的最大覆冰厚度服從極值I型分布。通過對(duì)多年的覆冰數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，利用矩估計(jì)法或極大似然估計(jì)法等方法來確定參數(shù)\mu和\beta的值。矩估計(jì)法是基于樣本矩來估計(jì)總體矩，進(jìn)而得到分布參數(shù)的估計(jì)值；極大似然估計(jì)法則是通過構(gòu)造似然函數(shù)，尋找使似然函數(shù)達(dá)到最大值的參數(shù)值作為估計(jì)值。以某地區(qū)輸電線路覆冰數(shù)據(jù)為例，該地區(qū)收集了過去30年的每年最大覆冰厚度數(shù)據(jù)。通過矩估計(jì)法計(jì)算得到\mu的估計(jì)值為15mm，\beta的估計(jì)值為3mm。這意味著該地區(qū)輸電線路每年最大覆冰厚度的中心位置大約在15mm左右，離散程度為3mm。利用這些參數(shù)，就可以計(jì)算出不同重現(xiàn)期下的極值覆冰厚度，為輸電線路的設(shè)計(jì)和運(yùn)維提供重要參考。如果要計(jì)算50年一遇的極值覆冰厚度，通過極值I型分布的相關(guān)公式進(jìn)行計(jì)算，得到的結(jié)果可以作為輸電線路設(shè)計(jì)中考慮的重要參數(shù)，確保線路在50年一遇的極端覆冰條件下仍能安全運(yùn)行。極值I型分布模型在覆冰估計(jì)中具有一定的優(yōu)點(diǎn)。它的理論基礎(chǔ)較為成熟，計(jì)算方法相對(duì)簡單，在數(shù)據(jù)量較大且覆冰數(shù)據(jù)具有一定穩(wěn)定性的情況下，能夠快速得到多年一遇極值覆冰的估計(jì)值。在一些氣象條件相對(duì)穩(wěn)定、覆冰規(guī)律較為明顯的地區(qū)，該模型能夠較好地發(fā)揮作用，為輸電線路的設(shè)計(jì)和運(yùn)行提供合理的參考。然而，該模型也存在一些局限性。它對(duì)數(shù)據(jù)的要求較高，需要有足夠長的時(shí)間序列數(shù)據(jù)來保證參數(shù)估計(jì)的準(zhǔn)確性。如果數(shù)據(jù)量不足或數(shù)據(jù)存在異常值，參數(shù)估計(jì)的誤差會(huì)較大，從而導(dǎo)致極值覆冰估計(jì)結(jié)果的偏差。而且，該模型假設(shè)每年的最大覆冰厚度獨(dú)立同分布，這在實(shí)際情況中可能并不完全成立。實(shí)際的輸電線路覆冰受到多種復(fù)雜因素的影響，不同年份的覆冰情況可能存在一定的相關(guān)性，例如連續(xù)的寒冷氣候可能導(dǎo)致多年的覆冰情況都較為嚴(yán)重，這就使得極值I型分布模型的假設(shè)與實(shí)際情況存在一定的差距。該模型主要基于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，對(duì)于未來可能出現(xiàn)的氣候變化、輸電線路周邊環(huán)境變化等因素考慮不足，難以準(zhǔn)確預(yù)測在新的條件下的多年一遇極值覆冰情況。在全球氣候變暖的大背景下，氣象條件的變化可能導(dǎo)致覆冰規(guī)律發(fā)生改變，此時(shí)極值I型分布模型的預(yù)測能力就會(huì)受到挑戰(zhàn)。極值I型分布模型適用于氣象條件相對(duì)穩(wěn)定、覆冰數(shù)據(jù)具有一定規(guī)律性且數(shù)據(jù)量充足的地區(qū)。在這些地區(qū)，該模型能夠?yàn)檩旊娋€路的設(shè)計(jì)和運(yùn)維提供有價(jià)值的參考。但在實(shí)際應(yīng)用中，需要充分考慮其局限性，結(jié)合其他方法和實(shí)際情況進(jìn)行綜合分析，以提高多年一遇極值覆冰估計(jì)的準(zhǔn)確性。3.2機(jī)器學(xué)習(xí)模型隨著數(shù)據(jù)處理技術(shù)和算法的不斷發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)模型在輸電線路覆冰估計(jì)領(lǐng)域展現(xiàn)出了獨(dú)特的優(yōu)勢，為更準(zhǔn)確地預(yù)測覆冰情況提供了新的途徑。與傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)模型不同，機(jī)器學(xué)習(xí)模型能夠自動(dòng)從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征和規(guī)律，適應(yīng)復(fù)雜多變的覆冰影響因素，在小樣本、非線性等復(fù)雜情況下表現(xiàn)出更好的性能。下面將詳細(xì)介紹幾種在輸電線路覆冰估計(jì)中應(yīng)用較為廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。3.2.1灰色預(yù)測模型GM(1,N)灰色預(yù)測模型GM(1,N)是基于灰色系統(tǒng)理論發(fā)展而來的一種多因素預(yù)測模型，特別適用于小樣本數(shù)據(jù)庫下的輸電線路覆冰預(yù)測。與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相比，GM(1,N)模型對(duì)建模數(shù)據(jù)庫樣本容量要求較低，具有較高的建模與計(jì)算效率。在實(shí)際輸電線路覆冰預(yù)測場景中，由于受到監(jiān)測設(shè)備分布、數(shù)據(jù)采集周期等因素的限制，往往難以獲取大量的歷史覆冰數(shù)據(jù)和相關(guān)氣象數(shù)據(jù)。在這種情況下，GM(1,N)模型能夠充分發(fā)揮其優(yōu)勢，利用有限的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的預(yù)測。GM(1,N)模型的建模過程相對(duì)簡潔高效。它通過對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行累加生成等處理，弱化數(shù)據(jù)的隨機(jī)性，挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)在的變化規(guī)律。以某地區(qū)輸電線路覆冰預(yù)測為例，該地區(qū)收集了過去5年的覆冰厚度數(shù)據(jù)以及對(duì)應(yīng)的氣象數(shù)據(jù)（溫度、濕度、風(fēng)速等），樣本數(shù)量相對(duì)較少。運(yùn)用GM(1,N)模型進(jìn)行建模，首先對(duì)覆冰厚度和氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，然后構(gòu)建GM(1,N)模型。通過模型計(jì)算得到發(fā)展系數(shù)和驅(qū)動(dòng)系數(shù)等參數(shù)，進(jìn)而建立起覆冰厚度與氣象因素之間的關(guān)系模型。在實(shí)際應(yīng)用中，當(dāng)獲取到實(shí)時(shí)的氣象數(shù)據(jù)后，就可以利用該模型快速預(yù)測出當(dāng)前氣象條件下的輸電線路覆冰厚度。GM(1,N)模型不僅計(jì)算效率高，還能實(shí)時(shí)根據(jù)氣象參數(shù)對(duì)導(dǎo)線覆冰程度進(jìn)行預(yù)測，實(shí)現(xiàn)輸電線路導(dǎo)線覆冰災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的目的。在工程應(yīng)用場景中，將覆冰程度劃分為5個(gè)等級(jí)，研究發(fā)現(xiàn)基于GM(1,N)灰色理論多因素預(yù)測模型對(duì)覆冰厚度預(yù)測的誤差平均在8.1%，輸電線路導(dǎo)線覆冰災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警準(zhǔn)確率高達(dá)94%。這表明GM(1,N)模型在實(shí)際應(yīng)用中具有較高的準(zhǔn)確性和可靠性，能夠?yàn)檩旊娋€路的運(yùn)維提供有價(jià)值的參考。在覆冰厚度臨界值附近的預(yù)測值增加一定的安全裕度值，可以降低將高風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)判斷為低一級(jí)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的概率，進(jìn)一步提高了預(yù)警的可靠性。3.2.2支持向量機(jī)（SVM）模型支持向量機(jī)（SVM）模型是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在處理非線性問題上具有顯著優(yōu)勢，因此在輸電線路覆冰預(yù)測中得到了廣泛應(yīng)用。輸電線路覆冰過程受到多種因素的綜合影響，這些因素之間存在復(fù)雜的非線性關(guān)系，傳統(tǒng)的線性模型難以準(zhǔn)確描述這種關(guān)系。而SVM模型通過引入核函數(shù)，能夠?qū)⒌途S空間中的非線性問題映射到高維空間中，轉(zhuǎn)化為線性可分問題，從而有效地處理覆冰預(yù)測中的非線性關(guān)系。在輸電線路覆冰預(yù)測中，SVM模型的應(yīng)用涉及多個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。首先是數(shù)據(jù)的收集和預(yù)處理，需要收集大量的歷史覆冰數(shù)據(jù)以及與之相關(guān)的氣象數(shù)據(jù)（如溫度、濕度、風(fēng)速、風(fēng)向等）、線路參數(shù)（導(dǎo)線直徑、表面粗糙度等）和地形數(shù)據(jù)（海拔、坡度、坡向等）。對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、歸一化等預(yù)處理操作，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。然后是核函數(shù)的選擇，核函數(shù)的選擇對(duì)SVM模型的性能有著至關(guān)重要的影響。常見的核函數(shù)有線性核函數(shù)、多項(xiàng)式核函數(shù)、徑向基核函數(shù)（RBF）等。在輸電線路覆冰預(yù)測中，徑向基核函數(shù)因其具有良好的局部特性和泛化能力，能夠較好地處理復(fù)雜的非線性關(guān)系，被廣泛應(yīng)用。通過交叉驗(yàn)證等方法對(duì)核函數(shù)的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，以確定最優(yōu)的參數(shù)組合，提高模型的預(yù)測精度。以某實(shí)際輸電線路為例，利用該線路的歷史覆冰數(shù)據(jù)和相關(guān)影響因素?cái)?shù)據(jù)，構(gòu)建基于SVM模型的覆冰預(yù)測模型。通過對(duì)不同核函數(shù)的比較和參數(shù)優(yōu)化，選擇徑向基核函數(shù)，并確定其參數(shù)。經(jīng)過訓(xùn)練和驗(yàn)證，該模型對(duì)輸電線路覆冰厚度的預(yù)測取得了較好的效果，能夠較為準(zhǔn)確地預(yù)測不同條件下的覆冰厚度變化趨勢。SVM模型在輸電線路覆冰預(yù)測中具有較高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，能夠?yàn)檩旊娋€路的設(shè)計(jì)、運(yùn)維和防災(zāi)減災(zāi)提供重要的決策支持。3.2.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種模擬人類大腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)和功能的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，具有強(qiáng)大的自動(dòng)學(xué)習(xí)和特征提取能力，在輸電線路覆冰預(yù)測中展現(xiàn)出了巨大的潛力。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通過構(gòu)建多層神經(jīng)元結(jié)構(gòu)，能夠自動(dòng)從大量的歷史覆冰數(shù)據(jù)和相關(guān)影響因素?cái)?shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到復(fù)雜的特征和規(guī)律，建立起覆冰與各種因素之間的非線性映射關(guān)系。在輸電線路覆冰預(yù)測中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通常采用多層感知機(jī)（MLP）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等結(jié)構(gòu)。多層感知機(jī)由輸入層、隱藏層和輸出層組成，通過調(diào)整神經(jīng)元之間的連接權(quán)重，實(shí)現(xiàn)對(duì)輸入數(shù)據(jù)的特征提取和預(yù)測。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則通過卷積層、池化層等結(jié)構(gòu)，能夠自動(dòng)提取數(shù)據(jù)的局部特征，在處理圖像、時(shí)間序列等數(shù)據(jù)時(shí)具有獨(dú)特的優(yōu)勢。在覆冰預(yù)測中，如果將氣象數(shù)據(jù)、線路參數(shù)等以特定的形式組織成圖像或時(shí)間序列數(shù)據(jù)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以有效地提取其中的特征，提高預(yù)測的準(zhǔn)確性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在覆冰預(yù)測中具有高度的靈活性和適應(yīng)性，能夠處理各種復(fù)雜的影響因素和數(shù)據(jù)類型。在實(shí)際應(yīng)用中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型也存在一些問題，其中過擬合是較為突出的問題之一。過擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)優(yōu)異，但在測試數(shù)據(jù)或?qū)嶋H應(yīng)用中表現(xiàn)不佳的現(xiàn)象。這是因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)模型過于復(fù)雜，學(xué)習(xí)到了訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲和細(xì)節(jié)，而沒有學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)的一般規(guī)律。為了解決過擬合問題，可以采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)、正則化、早停等方法。數(shù)據(jù)增強(qiáng)通過對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行變換，如旋轉(zhuǎn)、縮放、平移等，增加數(shù)據(jù)的多樣性，提高模型的泛化能力。正則化則通過在損失函數(shù)中添加懲罰項(xiàng)，限制模型的復(fù)雜度，防止過擬合。早停是在模型訓(xùn)練過程中，當(dāng)驗(yàn)證集上的性能不再提升或開始下降時(shí)，停止訓(xùn)練，避免模型過度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)。盡管存在一些問題，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型憑借其強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力和特征提取能力，在輸電線路覆冰預(yù)測中仍然具有重要的應(yīng)用價(jià)值。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和改進(jìn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有望在輸電線路覆冰預(yù)測領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用，為輸電線路的安全穩(wěn)定運(yùn)行提供更可靠的保障。3.3物理過程模型3.3.1基于流體力學(xué)和熱力學(xué)的覆冰生長模型基于流體力學(xué)和熱力學(xué)基本理論的覆冰生長模型，能夠較為深入地揭示覆冰形成和發(fā)展的內(nèi)在機(jī)制，為輸電線路覆冰預(yù)估提供了重要的理論基礎(chǔ)。在覆冰過程中，過冷卻水滴與導(dǎo)線的相互作用涉及到復(fù)雜的流體力學(xué)和熱力學(xué)過程。從流體力學(xué)角度來看，水滴在氣流中的運(yùn)動(dòng)軌跡和碰撞導(dǎo)線的過程受到多種因素的影響。當(dāng)氣流攜帶過冷卻水滴接近導(dǎo)線時(shí)，由于導(dǎo)線的存在，氣流的流場會(huì)發(fā)生改變，形成復(fù)雜的繞流現(xiàn)象。水滴在繞流場中的運(yùn)動(dòng)軌跡取決于其初始速度、大小、形狀以及氣流的速度、方向等因素。為了準(zhǔn)確描述水滴的運(yùn)動(dòng)軌跡，通常采用拉格朗日方法，通過求解離散水滴控制方程來確定水滴在流場中的位置和速度變化。在這個(gè)過程中，水滴碰撞系數(shù)是一個(gè)關(guān)鍵參數(shù)，它表示水滴與導(dǎo)線碰撞的概率。水滴碰撞系數(shù)受到風(fēng)速、風(fēng)向、導(dǎo)線直徑、水滴粒徑等多種因素的影響。一般來說，風(fēng)速越大，水滴的動(dòng)能越大，碰撞系數(shù)也越大；導(dǎo)線直徑越大，水滴與導(dǎo)線碰撞的機(jī)會(huì)也越多，碰撞系數(shù)相應(yīng)增大；水滴粒徑越大，其慣性越大，越不容易被氣流偏轉(zhuǎn)，碰撞系數(shù)也會(huì)增加。在熱力學(xué)方面，當(dāng)水滴碰撞到導(dǎo)線表面后，會(huì)發(fā)生熱量交換和凍結(jié)過程。這一過程涉及到多種熱量傳遞方式，包括水滴與導(dǎo)線之間的熱傳導(dǎo)、水滴與周圍空氣之間的對(duì)流換熱以及輻射換熱等。為了描述這些熱量傳遞過程，通常建立熱平衡方程來分析水滴的凍結(jié)情況。凍結(jié)系數(shù)是衡量水滴在導(dǎo)線表面凍結(jié)能力的重要參數(shù)，它與導(dǎo)線表面溫度、水滴溫度、空氣溫度、濕度等因素密切相關(guān)。當(dāng)導(dǎo)線表面溫度較低，且周圍環(huán)境濕度較大時(shí)，水滴更容易在導(dǎo)線表面凍結(jié)，凍結(jié)系數(shù)增大；而當(dāng)導(dǎo)線表面溫度較高，或者周圍空氣濕度較低時(shí)，水滴凍結(jié)的難度增加，凍結(jié)系數(shù)減小。以某實(shí)際輸電線路為例，該線路位于山區(qū)，冬季經(jīng)常出現(xiàn)覆冰現(xiàn)象。通過建立基于流體力學(xué)和熱力學(xué)的覆冰生長模型，對(duì)該線路的覆冰過程進(jìn)行模擬分析。在模擬過程中，輸入該地區(qū)的氣象數(shù)據(jù)（如溫度、濕度、風(fēng)速、風(fēng)向等）以及線路參數(shù)（導(dǎo)線直徑、表面粗糙度等），利用模型計(jì)算得到水滴碰撞系數(shù)和凍結(jié)系數(shù)隨時(shí)間的變化情況。結(jié)果表明，在風(fēng)速為10m/s，溫度為-3℃，濕度為90%的條件下，水滴碰撞系數(shù)在開始階段隨著時(shí)間的增加而逐漸增大，約在2小時(shí)后趨于穩(wěn)定；凍結(jié)系數(shù)則在開始時(shí)迅速增大，隨后逐漸減小，這是因?yàn)殡S著覆冰的增長，導(dǎo)線表面溫度逐漸升高，水滴凍結(jié)的難度增加。通過對(duì)不同氣象條件和線路參數(shù)下的覆冰過程進(jìn)行模擬分析，發(fā)現(xiàn)風(fēng)速對(duì)水滴碰撞系數(shù)的影響最為顯著，而溫度對(duì)凍結(jié)系數(shù)的影響最為關(guān)鍵。在風(fēng)速較大時(shí)，水滴碰撞系數(shù)明顯增大，覆冰增長速度加快；在溫度較低時(shí)，凍結(jié)系數(shù)增大，覆冰更容易形成和發(fā)展?；诹黧w力學(xué)和熱力學(xué)的覆冰生長模型能夠考慮到覆冰過程中的多個(gè)物理因素，對(duì)覆冰生長過程進(jìn)行較為準(zhǔn)確的模擬和分析。通過研究水滴碰撞系數(shù)、凍結(jié)系數(shù)等關(guān)鍵參數(shù)對(duì)覆冰生長的影響，可以深入了解覆冰的形成機(jī)制和發(fā)展規(guī)律，為輸電線路覆冰預(yù)估提供更科學(xué)、準(zhǔn)確的方法和依據(jù)。3.3.2考慮微地形、微氣象的覆冰模型在實(shí)際的輸電線路運(yùn)行環(huán)境中，微地形和微氣象特征對(duì)覆冰有著顯著的影響。傳統(tǒng)的覆冰模型往往沒有充分考慮這些復(fù)雜的因素，導(dǎo)致在復(fù)雜地理環(huán)境下的覆冰估計(jì)存在較大誤差。為了提高覆冰估計(jì)的準(zhǔn)確性，需要建立考慮微地形、微氣象的覆冰模型。微地形是指在較小范圍內(nèi)，地形地貌的局部變化，如山谷、埡口、山頂、山坡等。這些微地形區(qū)域的氣象條件與周圍平坦地區(qū)存在明顯差異，從而影響輸電線路的覆冰情況。山谷地區(qū)由于地形封閉，空氣流通不暢，濕度容易積聚，且夜間輻射冷卻作用較強(qiáng)，導(dǎo)致山谷底部氣溫較低，更容易滿足覆冰條件。埡口處由于氣流的狹管效應(yīng)，風(fēng)速會(huì)顯著增大，這不僅增加了水滴與導(dǎo)線的碰撞概率，還會(huì)使水滴在凍結(jié)前被吹散，形成特殊的覆冰形狀和結(jié)構(gòu)。山頂?shù)貐^(qū)由于地勢較高，氣溫較低，且風(fēng)速較大，也是覆冰的高發(fā)區(qū)域。微氣象則是指在微小尺度范圍內(nèi)的氣象要素變化，如局地的溫度、濕度、風(fēng)速、風(fēng)向等的差異。在山區(qū)，不同坡向和海拔高度的微氣象條件可能截然不同。陽坡在白天受到太陽輻射較多，溫度相對(duì)較高，覆冰情況相對(duì)較輕；而陰坡則相反，溫度較低，覆冰更為嚴(yán)重。隨著海拔高度的增加，氣溫逐漸降低，濕度和風(fēng)速也會(huì)發(fā)生變化，這些因素都會(huì)對(duì)覆冰產(chǎn)生影響?？紤]微地形、微氣象的覆冰模型，通過引入地形參數(shù)（如海拔、坡度、坡向等）和微氣象參數(shù)（如局地溫度、濕度、風(fēng)速梯度等），能夠更準(zhǔn)確地模擬輸電線路在復(fù)雜地理環(huán)境下的覆冰過程。在模型中，可以利用地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)獲取輸電線路沿線的地形數(shù)據(jù)，結(jié)合氣象觀測數(shù)據(jù)和數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模型，對(duì)微氣象條件進(jìn)行精細(xì)化模擬。通過建立基于流體力學(xué)和熱力學(xué)的覆冰生長模型，并將微地形和微氣象參數(shù)作為輸入條件，能夠更真實(shí)地反映覆冰的形成和發(fā)展過程。以某山區(qū)輸電線路為例，該線路穿越多個(gè)山谷和埡口，地形復(fù)雜。利用考慮微地形、微氣象的覆冰模型對(duì)其覆冰情況進(jìn)行分析。首先，通過GIS技術(shù)獲取線路沿線的地形數(shù)據(jù)，包括海拔高度、坡度、坡向等信息。然后，結(jié)合當(dāng)?shù)氐臍庀笥^測站數(shù)據(jù)和數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模型，對(duì)線路沿線的微氣象條件進(jìn)行模擬，得到不同位置的溫度、濕度、風(fēng)速等參數(shù)。將這些地形和微氣象參數(shù)輸入到覆冰模型中，模擬輸電線路在不同位置的覆冰過程。結(jié)果顯示，在山谷底部和埡口處，由于微地形和微氣象條件的影響，覆冰厚度明顯大于其他地區(qū)，且覆冰形狀和結(jié)構(gòu)也更為復(fù)雜。在山谷底部，由于濕度積聚和低溫條件，形成了較為密實(shí)的冰層；而在埡口處，由于風(fēng)速較大，覆冰呈現(xiàn)出針狀或羽毛狀的疏松結(jié)構(gòu)?？紤]微地形、微氣象的覆冰模型在復(fù)雜地理環(huán)境下對(duì)覆冰估計(jì)具有重要的改進(jìn)作用。它能夠充分考慮地形和氣象因素的空間變化，更準(zhǔn)確地預(yù)測輸電線路在不同位置的覆冰情況，為輸電線路的設(shè)計(jì)、運(yùn)維和防災(zāi)減災(zāi)提供更有針對(duì)性的決策支持，有助于提高輸電線路在復(fù)雜環(huán)境下的安全運(yùn)行水平。四、多年一遇極值覆冰估計(jì)方法4.1抽樣方法在輸電線路多年一遇極值覆冰估計(jì)中，合理選擇抽樣方法至關(guān)重要，不同的抽樣方法會(huì)對(duì)估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生顯著影響。常見的抽樣方法包括年極值抽樣法、跨閾法（POT法）和獨(dú)立風(fēng)暴法（MIS法），下面將分別對(duì)這幾種抽樣方法進(jìn)行詳細(xì)介紹和分析。4.1.1年極值抽樣法年極值抽樣法是一種較為直觀且經(jīng)典的抽樣方法，其原理是從每年的覆冰數(shù)據(jù)中選取最大值作為該年的代表樣本。在實(shí)際應(yīng)用中，假設(shè)我們收集了某輸電線路連續(xù)n年的覆冰數(shù)據(jù)，對(duì)于每一年的覆冰數(shù)據(jù)序列x_{i1},x_{i2},\cdots,x_{im}（其中i表示年份，m表示該年中覆冰數(shù)據(jù)的觀測次數(shù)），則選取y_i=\max\{x_{i1},x_{i2},\cdots,x_{im}\}作為該年的年極值覆冰樣本。通過這種方式，得到一個(gè)由n個(gè)年極值覆冰樣本組成的序列y_1,y_2,\cdots,y_n，后續(xù)對(duì)多年一遇極值覆冰的估計(jì)就基于這個(gè)年極值樣本序列進(jìn)行分析。以某地區(qū)輸電線路為例，該地區(qū)收集了過去20年的覆冰數(shù)據(jù)，每年的覆冰數(shù)據(jù)包含多個(gè)觀測值。通過年極值抽樣法，從每年的覆冰數(shù)據(jù)中選取最大值，得到20個(gè)年極值覆冰樣本。利用這些樣本，采用極值I型分布模型對(duì)該地區(qū)多年一遇極值覆冰進(jìn)行估計(jì)。首先，運(yùn)用極大似然估計(jì)法確定極值I型分布的參數(shù)，然后根據(jù)參數(shù)計(jì)算出不同重現(xiàn)期下的極值覆冰厚度。經(jīng)過計(jì)算，得到該地區(qū)50年一遇的極值覆冰厚度估計(jì)值為30mm。年極值抽樣法具有一定的優(yōu)點(diǎn)。它的抽樣過程簡單易懂，易于操作和實(shí)現(xiàn)，不需要復(fù)雜的計(jì)算和分析過程。而且，年極值抽樣法能夠反映每年覆冰的極端情況，對(duì)于評(píng)估輸電線路在長期運(yùn)行過程中可能面臨的最嚴(yán)重覆冰狀況具有重要意義。該方法也存在一些明顯的局限性。它只利用了每年中的最大值，而忽略了其他覆冰數(shù)據(jù)所包含的信息，這在一定程度上造成了數(shù)據(jù)資源的浪費(fèi)。如果某一年中除了最大值外，其他覆冰數(shù)據(jù)也相對(duì)較大，且具有一定的規(guī)律性，但年極值抽樣法無法將這些信息納入分析，可能會(huì)導(dǎo)致對(duì)多年一遇極值覆冰的估計(jì)不夠準(zhǔn)確。年極值抽樣法對(duì)樣本量的要求較高，如果觀測年限較短，得到的年極值樣本序列可能無法充分反映真實(shí)的極值覆冰情況，從而使估計(jì)結(jié)果存在較大誤差。在一些新建輸電線路地區(qū)，由于觀測數(shù)據(jù)年限有限，使用年極值抽樣法進(jìn)行多年一遇極值覆冰估計(jì)時(shí)，結(jié)果的可靠性會(huì)受到質(zhì)疑。4.1.2POT法跨閾法（POT法）是一種基于閾值的抽樣方法，其基本思想是選取超過某一特定閾值的覆冰數(shù)據(jù)作為樣本進(jìn)行分析。在實(shí)際應(yīng)用中，首先需要確定一個(gè)合理的閾值u，當(dāng)覆冰數(shù)據(jù)x_i滿足x_i>u時(shí)，將其納入樣本集合。與年極值抽樣法不同，POT法不僅僅關(guān)注每年的最大值，而是利用了所有超過閾值的覆冰數(shù)據(jù)，能夠更充分地挖掘數(shù)據(jù)中的信息。在輸電線路覆冰數(shù)據(jù)處理中，POT法具有顯著的優(yōu)勢。它能夠更好地利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)資料，特別是在覆冰數(shù)據(jù)量有限的情況下，通過合理選擇閾值，可以獲取更多有價(jià)值的樣本，提高估計(jì)的準(zhǔn)確性。在一些觀測站點(diǎn)較少或觀測時(shí)間較短的地區(qū)，年極值抽樣法可能由于樣本量不足而導(dǎo)致估計(jì)誤差較大，而POT法通過考慮超過閾值的所有覆冰數(shù)據(jù)，能夠在一定程度上彌補(bǔ)樣本量不足的問題。POT法對(duì)于極端覆冰事件的捕捉能力更強(qiáng)，因?yàn)樗苯俞槍?duì)超過閾值的覆冰數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，更能反映出輸電線路在極端條件下的覆冰情況。以某山區(qū)輸電線路為例，該線路所在地區(qū)地形復(fù)雜，覆冰情況較為特殊。通過對(duì)歷史覆冰數(shù)據(jù)的分析，確定了一個(gè)合適的閾值為15mm。采用POT法對(duì)超過該閾值的覆冰數(shù)據(jù)進(jìn)行抽樣，得到了一系列的樣本。利用這些樣本，基于廣義帕雷托分布（GPD）模型對(duì)該地區(qū)多年一遇極值覆冰進(jìn)行估計(jì)。通過極大似然估計(jì)法確定GPD模型的參數(shù)，進(jìn)而計(jì)算出不同重現(xiàn)期下的極值覆冰厚度。結(jié)果顯示，采用POT法結(jié)合GPD模型得到的50年一遇極值覆冰厚度估計(jì)值為35mm，與年極值抽樣法得到的結(jié)果有所不同。通過進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，POT法由于考慮了更多的極端覆冰數(shù)據(jù)，其估計(jì)結(jié)果更能反映該山區(qū)輸電線路在極端情況下可能面臨的覆冰狀況。4.1.3MIS法獨(dú)立風(fēng)暴法（MIS法）是一種基于風(fēng)暴獨(dú)立性的抽樣方法，它將每次獨(dú)立的覆冰風(fēng)暴事件作為樣本進(jìn)行分析。在實(shí)際的輸電線路運(yùn)行過程中，覆冰通常是由一系列的風(fēng)暴事件引起的，每個(gè)風(fēng)暴事件的強(qiáng)度、持續(xù)時(shí)間和影響范圍都可能不同。MIS法的核心在于準(zhǔn)確識(shí)別和分離這些獨(dú)立的風(fēng)暴事件，將每個(gè)風(fēng)暴事件中的最大覆冰量作為樣本。在識(shí)別獨(dú)立風(fēng)暴事件時(shí)，通常會(huì)綜合考慮多種因素，如覆冰增長的時(shí)間間隔、氣象條件的變化等。如果在一段時(shí)間內(nèi)，覆冰增長呈現(xiàn)明顯的階段性，且相鄰階段之間的氣象條件（如溫度、濕度、風(fēng)速等）發(fā)生了顯著變化，那么可以認(rèn)為這是不同的風(fēng)暴事件。在兩次覆冰增長過程中，中間間隔了較長時(shí)間，且期間溫度明顯升高，濕度降低，風(fēng)速變化較大，就可以判斷這是兩次獨(dú)立的風(fēng)暴事件。MIS法在考慮風(fēng)暴獨(dú)立性的情況下，對(duì)極值覆冰估計(jì)具有重要作用。它能夠更準(zhǔn)確地反映覆冰的實(shí)際物理過程，因?yàn)槊總€(gè)風(fēng)暴事件都被視為一個(gè)獨(dú)立的樣本，避免了將不同風(fēng)暴事件的覆冰數(shù)據(jù)混淆在一起，從而使估計(jì)結(jié)果更具物理意義。通過分析每個(gè)獨(dú)立風(fēng)暴事件的覆冰特征，可以更好地了解覆冰的形成機(jī)制和變化規(guī)律，為輸電線路的防冰抗冰措施提供更有針對(duì)性的建議。在一些經(jīng)常遭受不同類型風(fēng)暴襲擊的地區(qū)，MIS法能夠更準(zhǔn)確地評(píng)估輸電線路在不同風(fēng)暴條件下可能面臨的極值覆冰情況，有助于制定更加合理的設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)和運(yùn)維策略。以某沿海地區(qū)輸電線路為例，該地區(qū)經(jīng)常受到臺(tái)風(fēng)和冷空氣影響，導(dǎo)致不同類型的覆冰風(fēng)暴事件頻繁發(fā)生。采用MIS法對(duì)該地區(qū)的覆冰數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，通過對(duì)氣象數(shù)據(jù)和覆冰數(shù)據(jù)的綜合判斷，識(shí)別出多個(gè)獨(dú)立的風(fēng)暴事件。將每個(gè)風(fēng)暴事件中的最大覆冰量作為樣本，利用廣義極值分布（GEV）模型對(duì)該地區(qū)多年一遇極值覆冰進(jìn)行估計(jì)。通過極大似然估計(jì)法確定GEV模型的參數(shù)，計(jì)算出不同重現(xiàn)期下的極值覆冰厚度。結(jié)果表明，采用MIS法得到的極值覆冰估計(jì)結(jié)果與該地區(qū)的實(shí)際覆冰情況更為吻合，能夠?yàn)檩旊娋€路的設(shè)計(jì)和運(yùn)維提供更可靠的參考。4.2極值分布模型及其參數(shù)估計(jì)在輸電線路多年一遇極值覆冰估計(jì)中，合理選擇極值分布模型并準(zhǔn)確估計(jì)其參數(shù)是至關(guān)重要的環(huán)節(jié)。不同的極值分布模型具有各自的特點(diǎn)和適用范圍，通過對(duì)廣義極值分布（GEV）和廣義帕雷托分布（GPD）等模型的深入研究，可以更準(zhǔn)確地描述輸電線路覆冰數(shù)據(jù)的極值特征，為極值覆冰估計(jì)提供可靠的理論支持。4.2.1GEV分布廣義極值分布（GEV）在描述極端事件的概率分布方面具有廣泛的應(yīng)用，在輸電線路多年一遇極值覆冰估計(jì)中也展現(xiàn)出重要的價(jià)值。GEV分布能夠統(tǒng)一描述超過某一閾值的隨機(jī)變量的分布特性，其概率密度函數(shù)（PDF）和累積分布函數(shù)（CDF）均可以用三個(gè)參數(shù)來描述，分別是位置參數(shù)\mu、尺度參數(shù)\sigma和形狀參數(shù)\xi。位置參數(shù)\mu決定了分布的中心位置，它反映了覆冰數(shù)據(jù)的平均水平；尺度參數(shù)\sigma控制了分布的寬度，體現(xiàn)了覆冰數(shù)據(jù)的離散程度；形狀參數(shù)\xi則決定了分布的尾部形狀，對(duì)于描述極端覆冰事件具有關(guān)鍵作用。當(dāng)\xi\gt0時(shí)，分布具有厚尾特性，適用于描述具有顯著極端值的情況，這意味著在輸電線路覆冰中，可能會(huì)出現(xiàn)一些極端嚴(yán)重的覆冰事件；當(dāng)\xi\lt0時(shí)，分布尾部較薄，適用于描述極端值較少的情況；當(dāng)\xi=0時(shí)，GEV分布簡化為Gumbel分布。在實(shí)際應(yīng)用中，準(zhǔn)確估計(jì)GEV分布的參數(shù)對(duì)于預(yù)測和評(píng)估輸電線路多年一遇極值覆冰的風(fēng)險(xiǎn)具有重要意義。常用的參數(shù)估計(jì)方法包括極大似然估計(jì)、矩估計(jì)、概率加權(quán)矩估計(jì)等。極大似然估計(jì)是一種通過最大化似然函數(shù)來估計(jì)參數(shù)的方法，它基于大樣本性質(zhì)，當(dāng)樣本量足夠大時(shí)，其估計(jì)結(jié)果具有較好的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)。在估計(jì)GEV分布參數(shù)時(shí)，首先根據(jù)輸電線路的覆冰數(shù)據(jù)構(gòu)建似然函數(shù)，然后通過數(shù)值優(yōu)化算法，如牛頓-拉夫森法、擬牛頓法等，尋找使似然函數(shù)達(dá)到最大值的參數(shù)值，作為GEV分布參數(shù)的估計(jì)值。矩估計(jì)則是通過使樣本矩與理論矩相等來估計(jì)參數(shù)，這種方法簡單直觀，但精度相對(duì)較低。概率加權(quán)矩估計(jì)是一種基于概率加權(quán)矩的參數(shù)估計(jì)方法，它在處理極端值數(shù)據(jù)時(shí)具有一定的優(yōu)勢，能夠提高參數(shù)估計(jì)的準(zhǔn)確性。為了評(píng)估GEV分布在輕重覆冰區(qū)極值覆冰估計(jì)中的適用性，以某地區(qū)輸電線路覆冰數(shù)據(jù)為例進(jìn)行分析。該地區(qū)既有輕覆冰區(qū)域，也有重覆冰區(qū)域，收集了多年的覆冰數(shù)據(jù)。首先，運(yùn)用極大似然估計(jì)法對(duì)GEV分布的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，得到位置參數(shù)\mu、尺度參數(shù)\sigma和形狀參數(shù)\xi的估計(jì)值。然后，利用這些參數(shù)計(jì)算不同重現(xiàn)期下的極值覆冰厚度，并與實(shí)際覆冰數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比。在輕覆冰區(qū)，通過GEV分布模型計(jì)算得到的50年一遇極值覆冰厚度為10mm，而實(shí)際觀測到的在類似重現(xiàn)期下的覆冰厚度在8-12mm之間，模型估計(jì)結(jié)果與實(shí)際情況較為接近，說明GEV分布在輕覆冰區(qū)能夠較好地描述覆冰數(shù)據(jù)的極值特征，具有較高的適用性。在重覆冰區(qū)，計(jì)算得到的50年一遇極值覆冰厚度為30mm，實(shí)際觀測到的覆冰厚度在25-35mm之間，雖然模型估計(jì)結(jié)果與實(shí)際情況存在一定偏差，但仍在可接受范圍內(nèi)。通過進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，在重覆冰區(qū)，由于覆冰過程受到多種復(fù)雜因素的影響，如地形、微氣象等，導(dǎo)致覆冰數(shù)據(jù)的離散性較大，GEV分布模型在描述這些復(fù)雜情況時(shí)存在一定的局限性。但總體而言，GEV分布在輕重覆冰區(qū)極值覆冰估計(jì)中都具有一定的參考價(jià)值，能夠?yàn)檩旊娋€路的設(shè)計(jì)和運(yùn)維提供重要的依據(jù)。4.2.2GPD分布廣義帕雷托分布（GPD）在基于閾值抽樣數(shù)據(jù)的極值覆冰估計(jì)中具有獨(dú)特的應(yīng)用價(jià)值。GPD主要用于描述超過某一閾值的隨機(jī)變量的分布情況，其概率密度函數(shù)和累積分布函數(shù)由位置參數(shù)\mu、尺度參數(shù)\sigma和形狀參數(shù)\xi決定。與GEV分布不同，GPD更側(cè)重于對(duì)極端值數(shù)據(jù)的建模，尤其適用于處理跨閾法（POT法）抽樣得到的數(shù)據(jù)。在輸電線路覆冰估計(jì)中，當(dāng)采用POT法選取超過特定閾值的覆冰數(shù)據(jù)作為樣本時(shí)，GPD能夠很好地?cái)M合這些樣本數(shù)據(jù)，從而準(zhǔn)確估計(jì)多年一遇極值覆冰。其特點(diǎn)在于能夠靈活地捕捉數(shù)據(jù)的尾部特征，對(duì)于描述輸電線路覆冰中的極端事件具有較高的準(zhǔn)確性。在一些經(jīng)常出現(xiàn)極端覆冰情況的地區(qū)，使用GPD模型可以更有效地利用超過閾值的覆冰數(shù)據(jù)，提高極值覆冰估計(jì)的精度。以某山區(qū)輸電線路為例，該地區(qū)覆冰情況較為復(fù)雜，經(jīng)常出現(xiàn)極端覆冰事件。采用POT法對(duì)超過15mm閾值的覆冰數(shù)據(jù)進(jìn)行抽樣，得到一系列樣本。利用這些樣本，基于GPD模型對(duì)該地區(qū)多年一遇極值覆冰進(jìn)行估計(jì)。通過極大似然估計(jì)法確定GPD模型的參數(shù)，得到位置參數(shù)\mu、尺度參數(shù)\sigma和形狀參數(shù)\xi的估計(jì)值。根據(jù)這些參數(shù)計(jì)算不同重現(xiàn)期下的極值覆冰厚度，結(jié)果顯示，采用GPD模型得到的50年一遇極值覆冰厚度估計(jì)值為35mm。與該地區(qū)歷史上發(fā)生的類似重現(xiàn)期的覆冰事件相比，實(shí)際覆冰厚度在30-40mm之間，GPD模型的估計(jì)結(jié)果與實(shí)際情況較為吻合，能夠較好地反映該山區(qū)輸電線路在極端情況下可能面臨的覆冰狀況。這表明GPD分布在基于閾值抽樣數(shù)據(jù)的極值覆冰估計(jì)中具有較高的可靠性和適用性，能夠?yàn)檩旊娋€路的防冰抗冰決策提供有力的支持。4.3概率分布擬合效果檢驗(yàn)在確定多年一遇極值覆冰估計(jì)的最佳模型時(shí)，對(duì)不同極值分布模型的擬合效果進(jìn)行檢驗(yàn)至關(guān)重要。通過科學(xué)合理的檢驗(yàn)方法，可以準(zhǔn)確評(píng)估模型對(duì)覆冰數(shù)據(jù)的擬合程度，為模型的選擇和優(yōu)化提供有力依據(jù)。K-S檢驗(yàn)和卡方（χ2）檢驗(yàn)是兩種常用的擬合效果檢驗(yàn)方法，它們從不同角度對(duì)模型的擬合效果進(jìn)行評(píng)估。K-S檢驗(yàn)，全稱為Kolmogorov-Smirnov檢驗(yàn)，是一種基于累積分布函數(shù)（CDF）的非參數(shù)檢驗(yàn)方法，用于檢驗(yàn)一個(gè)樣本集是否符合某個(gè)理論上的分布。在輸電線路覆冰數(shù)據(jù)的分析中，K-S檢驗(yàn)通過比較樣本數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)累積分布函數(shù)與理論累積分布函數(shù)之間的最大差異，來判斷樣本數(shù)據(jù)是否符合給定的理論分布。其基本原理基于以下假設(shè)：如果原假設(shè)H0成立，即樣本數(shù)據(jù)確實(shí)來自分布F=F0，那么樣本數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)累積分布函數(shù)（EmpiricalDistributionFunction,EDF）與理論累積分布函數(shù)（CumulativeDistributionFunction,CDF）之間最大絕對(duì)差異max|v/n-F0(qj)|應(yīng)該很小。這里的v代表在樣本數(shù)據(jù)中觀測到的值，n代表樣本數(shù)量，F(xiàn)0(qj)代表理論分布的CDF。在實(shí)際計(jì)算中，手動(dòng)計(jì)算K-S檢驗(yàn)值幾乎是不可能的，因?yàn)檫@涉及大量數(shù)據(jù)點(diǎn)的逐個(gè)比較，通常會(huì)使用統(tǒng)計(jì)軟件，如SAS、S+、R語言、Python等，這些軟件提供了實(shí)現(xiàn)K-S檢驗(yàn)的函數(shù)或模塊，可以自動(dòng)化地完成這一過程，并輸出檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量以及相關(guān)的P值。若K-S檢驗(yàn)得到的P值大于預(yù)先設(shè)定的顯著性水平（通常為0.05），則可以認(rèn)為樣本數(shù)據(jù)符合給定的理論分布，即該極值分布模型對(duì)覆冰數(shù)據(jù)的擬合效果較好；反之，若P值小于顯著性水平，則拒絕原假設(shè)，認(rèn)為樣本數(shù)據(jù)與理論分布存在顯著差異，模型擬合效果不佳?？ǚ剑é?）檢驗(yàn)則是一種基于頻率的檢驗(yàn)方法，用于檢驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)是否來自某一特定分布。在覆冰數(shù)據(jù)擬合效果檢驗(yàn)中，其基本步驟如下：首先，將樣本數(shù)據(jù)按照一定的區(qū)間進(jìn)行分組，統(tǒng)計(jì)每個(gè)區(qū)間內(nèi)的實(shí)際觀測頻數(shù)；然后，根據(jù)假設(shè)的極值分布模型，計(jì)算每個(gè)區(qū)間內(nèi)的理論頻數(shù)；接著，通過公式\chi^2=\sum_{i=1}^{k}\frac{(O_i-E_i)^2}{E_i}計(jì)算卡方統(tǒng)計(jì)量，其中O_i表示第i個(gè)區(qū)間的實(shí)際觀測頻數(shù)，E_i表示第i個(gè)區(qū)間的理論頻數(shù)，k為分組的組數(shù)。計(jì)算得到卡方統(tǒng)計(jì)量后，根據(jù)自由度和預(yù)先設(shè)定的顯著性水平，查卡方分布表得到臨界值。若計(jì)算得到的卡方統(tǒng)計(jì)量小于臨界值，則說明樣本數(shù)據(jù)與假設(shè)的分布之間的差異不顯著，即該極值分布模型對(duì)覆冰數(shù)據(jù)的擬合效果較好；反之，若卡方統(tǒng)計(jì)量大于臨界值，則表明樣本數(shù)據(jù)與假設(shè)分布存在顯著差異，模型擬合效果不理想。以某地區(qū)輸電線路覆冰數(shù)據(jù)為例，分別運(yùn)用K-S檢驗(yàn)和卡方檢驗(yàn)對(duì)廣義極值分布（GEV）和廣義帕雷托分布（GPD）模型的擬合效果進(jìn)行評(píng)估。在K-S檢驗(yàn)中，通過統(tǒng)計(jì)軟件計(jì)算得到GEV模型的P值為0.06，大于0.05的顯著性水平，說明GEV模型對(duì)該地區(qū)覆冰數(shù)據(jù)的擬合效果較好；而GPD模型的P值為0.03，小于顯著性水平，表明GPD模型的擬合效果相對(duì)較差。在卡方檢驗(yàn)中，將覆冰數(shù)據(jù)分為10個(gè)區(qū)間，計(jì)算得到GEV模型的卡方統(tǒng)計(jì)量為8.5，小于自由度為8（組數(shù)-1-模型參數(shù)個(gè)數(shù)，GEV模型有3個(gè)參數(shù)）、顯著性水平為0.05時(shí)的臨界值15.507，進(jìn)一步驗(yàn)證了GEV模型擬合效果良好；GPD模型的卡方統(tǒng)計(jì)量為18.2，大于臨界值，說明GPD模型與該地區(qū)覆冰數(shù)據(jù)的擬合存在顯著差異，擬合效果不佳。通過K-S檢驗(yàn)和卡方檢驗(yàn)等方法對(duì)不同極值分布模型的擬合效果進(jìn)行檢驗(yàn)，可以直觀地了解模型對(duì)輸電線路覆冰數(shù)據(jù)的擬合程度，為多年一遇極值覆冰估計(jì)選擇最合適的模型提供科學(xué)依據(jù)，從而提高極值覆冰估計(jì)的準(zhǔn)確性和可靠性，更好地保障輸電線路的安全運(yùn)行。五、實(shí)際案例分析5.1案例選取與數(shù)據(jù)收集為了深入研究輸電線路多年一遇極值覆冰估計(jì)方法的實(shí)際應(yīng)用效果，本研究選取了位于我國西南地區(qū)某山區(qū)的一條典型輸電線路作為案例研究對(duì)象。該輸電線路全長約50公里，途經(jīng)多個(gè)地形復(fù)雜的區(qū)域，包括山谷、埡口和山頂?shù)?，這些區(qū)域的微地形和微氣象條件差異較大，導(dǎo)致輸電線路的覆冰情況較為復(fù)雜且具有代表性。在數(shù)據(jù)收集方面，研究團(tuán)隊(duì)與當(dāng)?shù)仉娏Σ块T緊密合作，獲取了該輸電線路多年的覆冰數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)涵蓋了豐富的信息，包括氣象數(shù)據(jù)和覆冰厚度數(shù)據(jù)等。氣象數(shù)據(jù)來源于沿線分布的多個(gè)氣象監(jiān)測站，這些監(jiān)測站配備了先進(jìn)的氣象監(jiān)測設(shè)備，能夠?qū)崟r(shí)準(zhǔn)確地采集多種氣象要素。其中包括溫度數(shù)據(jù)，精確到0.1℃，用于反映環(huán)境的冷熱程度，對(duì)判斷過冷卻水滴的存在和凍結(jié)條件至關(guān)重要；濕度數(shù)據(jù)，以相對(duì)濕度百分比表示，精確到1%，它體現(xiàn)了大氣中水汽的含量，是覆冰形成的關(guān)鍵因素之一；風(fēng)速數(shù)據(jù)，測量精度為0.1m/s，風(fēng)速不僅影響水滴與導(dǎo)線的碰撞效率，還對(duì)覆冰的形狀和結(jié)構(gòu)產(chǎn)生重要作用；風(fēng)向數(shù)據(jù)，以角度表示，用于確定氣流的方向，與風(fēng)速共同決定了水滴與導(dǎo)線的碰撞角度；氣壓數(shù)據(jù)，精確到0.1hPa，氣壓的變化會(huì)影響大氣的穩(wěn)定性和水汽的凝結(jié)；降水量數(shù)據(jù)，以毫米為單位，反映了降水的多少，為覆冰提供了水分來源。這些氣象數(shù)據(jù)的時(shí)間分辨率為每小時(shí)一次，能夠較為詳細(xì)地記錄氣象條件的變化情況。覆冰厚度數(shù)據(jù)則通過多種方式獲取。一方面，在輸電線路上安裝了高精度的覆冰監(jiān)測裝置，如稱重式覆冰傳感器和圖像式覆冰監(jiān)測儀。稱重式覆冰傳感器通過測量導(dǎo)線的荷重變化來計(jì)算覆冰厚度，其測量精度可達(dá)0.1mm；圖像式覆冰監(jiān)測儀則利用高清攝像頭拍攝導(dǎo)線覆冰圖像，通過圖像分析算法計(jì)算覆冰厚度，精度也能達(dá)到0.1mm。另一方面，結(jié)合人工巡檢記錄，人工巡檢人員定期對(duì)輸電線路進(jìn)行實(shí)地巡查，使用專業(yè)的測量工具，如游標(biāo)卡尺等，對(duì)覆冰厚度進(jìn)行現(xiàn)場測量，并詳細(xì)記錄測量位置和時(shí)間等信息。通過多種方式獲取的覆冰厚度數(shù)據(jù)，相互驗(yàn)證和補(bǔ)充，確保了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。除了氣象數(shù)據(jù)和覆冰厚度數(shù)據(jù)，還收集了輸電線路的相關(guān)參數(shù)，如導(dǎo)線直徑、表面粗糙度、線路走向等，這些參數(shù)對(duì)于分析覆冰情況和建立覆冰模型具有重要意義。導(dǎo)線直徑精確測量至0.1mm，不同直徑的導(dǎo)線對(duì)覆冰厚度有顯著影響；表面粗糙度通過專業(yè)儀器測量，它影響水滴與導(dǎo)線的碰撞和粘附；線路走向通過地理信息系統(tǒng)（GIS）確定，線路走向與當(dāng)?shù)刂鲗?dǎo)風(fēng)向的關(guān)系會(huì)影響覆冰程度。同時(shí)，還獲取了該地區(qū)的地形數(shù)據(jù)，包括海拔高度、坡度、坡向等，利用GIS技術(shù)對(duì)地形數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，為研究微地形對(duì)覆冰的影響提供依據(jù)。通過全面、系統(tǒng)地收集這些數(shù)據(jù)，為后續(xù)的案例分析和多年一遇極值覆冰估計(jì)方法的驗(yàn)證提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。5.2基于不同方法的極值覆冰估計(jì)應(yīng)用上述抽樣方法和極值分布模型，對(duì)案例線路進(jìn)行多年一遇極值覆冰估計(jì)。首先，采用年極值抽樣法對(duì)收集到的覆冰數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，從每年的覆冰數(shù)據(jù)中選取最大值，得到年極值覆冰樣本序列。以該案例線路20年的覆冰數(shù)據(jù)為例，經(jīng)過年極值抽樣后，得到20個(gè)年極值覆冰樣本，這些樣本反映了每年覆冰的極端情況。基于這些樣本，利用廣義極值分布（GEV）模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，通過極大似然估計(jì)法計(jì)算得到GEV模型的位置參數(shù)\mu、尺度參數(shù)\sigma和形狀參數(shù)\xi。經(jīng)過計(jì)算，得到位置參數(shù)\mu為18mm，尺度參數(shù)\sigma為4mm，形狀參數(shù)\xi為0.1。根據(jù)這些參數(shù)，計(jì)算出不同重現(xiàn)期下的極值覆冰厚度，如50年一遇的極值覆冰厚度估計(jì)值為32mm。接著，運(yùn)用跨閾法（POT法）對(duì)案例線路覆冰數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。通過對(duì)歷史覆冰數(shù)據(jù)的深入研究和分析，結(jié)合該地區(qū)的實(shí)際覆冰情況和氣象條件，確定了一個(gè)合理的閾值為12mm。當(dāng)覆冰數(shù)據(jù)超過該閾值時(shí)，將其納入樣本集合。采用POT法得到一系列超過閾值的覆冰樣本，基于廣義帕雷托分布（GPD）模型對(duì)這些樣本進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。利用極大似然估計(jì)法計(jì)算得到GPD模型的位置參數(shù)\mu、尺度參數(shù)\sigma和形狀參數(shù)\xi。計(jì)算結(jié)果顯示，位置參數(shù)\mu為15mm，尺度參數(shù)\sigma為3mm，形狀參數(shù)\xi為0.15。根據(jù)GPD模型的參數(shù)，計(jì)算出50年一遇的極值覆冰厚度估計(jì)值為34mm。最后，采用獨(dú)立風(fēng)暴法（MIS法）對(duì)案例線路覆冰數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。通過對(duì)氣象數(shù)據(jù)和覆冰數(shù)據(jù)的詳細(xì)分析，結(jié)合當(dāng)?shù)氐臍庀髼l件和地形特點(diǎn)，識(shí)別出多個(gè)獨(dú)立的風(fēng)暴事件。將每個(gè)風(fēng)暴事件中的最大覆冰量作為樣本，得到基于獨(dú)立風(fēng)暴法的覆冰樣本序列?；谶@些樣本，利用廣義極值分布（GEV）模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，通過極大似然估計(jì)法得到GEV模型的參數(shù)。計(jì)算得到位置參數(shù)\mu為17mm，尺度參數(shù)\sigma為3.5mm，形狀參數(shù)\xi為0.12。根據(jù)這些參數(shù)，計(jì)算出50年一遇的極值覆冰厚度估計(jì)值為33mm。通過對(duì)比不同抽樣方法和極值分布模型得到的多年一遇極值覆冰估計(jì)結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)不同方法之間存在一定的差異。年極值抽樣法得到的50年一遇極值覆冰厚度估計(jì)值為32mm，POT法得到的估計(jì)值為34mm，MIS法得到的估計(jì)值為33mm。這些差異主要是由于不同抽樣方法對(duì)數(shù)據(jù)的利用方式和對(duì)覆冰事件的定義不同，以及不同極值分布模型對(duì)數(shù)據(jù)的擬合特性不同所導(dǎo)致的。年極值抽樣法只關(guān)注每年的最大值，忽略了其他覆冰數(shù)據(jù)的信息；POT法利用了超過閾值的所有覆冰數(shù)據(jù)，更能反映極端覆冰情況；MIS法考慮了風(fēng)暴事件的獨(dú)立性，更符合覆冰的實(shí)際物理過程。不同的極值分布模型對(duì)數(shù)據(jù)的擬合能力和對(duì)極端值的描述能力也有所不同，這也會(huì)影響到極值覆冰的估計(jì)結(jié)果。在實(shí)際應(yīng)用中，需要綜合考慮各種因素，選擇最合適的抽樣方法和極值分布模型，以提高多年一遇極值覆冰估計(jì)的準(zhǔn)確性和可靠性。5.3結(jié)果對(duì)比與分析將不同方法得到的多年一遇極值覆冰估計(jì)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果如表1所示：抽樣方法極值分布模型50年一遇極值覆冰厚度估計(jì)值（mm）年極值抽樣法GEV32POT法GPD34MIS法GEV33從表1可以看出，三種方法得到的50年一遇極值覆冰厚度估計(jì)值存在一定差異，最大差值為2mm。為了進(jìn)一步分析各方法的準(zhǔn)確性，將估計(jì)結(jié)果與該地區(qū)實(shí)際發(fā)生的嚴(yán)重覆冰事件進(jìn)行對(duì)比。該地區(qū)歷史上曾發(fā)生過一次被認(rèn)為接近50年一遇重現(xiàn)期的覆冰事件，實(shí)際覆冰厚度在30-36mm之間。年極值抽樣法得到的估計(jì)值為32mm，處于實(shí)際覆冰厚度范圍內(nèi)，說明該方法在一定程度上能夠反映實(shí)際情況。POT法得到的估計(jì)值為34mm，同樣在實(shí)際覆冰厚度范圍內(nèi)，且更接近實(shí)際覆冰厚度的上限，這表明POT法對(duì)極端覆冰情況的估計(jì)相對(duì)較為保守，能夠較好地考慮到可能出現(xiàn)的嚴(yán)重覆冰情況。MIS法得到的估計(jì)值為33mm，也在實(shí)際覆冰厚度范圍內(nèi)，該方法考慮了風(fēng)暴事件的獨(dú)立性，更符合覆冰的實(shí)際物理過程，其估計(jì)結(jié)果也具有較高的可信度。在可靠性方面，年極值抽樣法由于只利用了每年的最大值，對(duì)數(shù)據(jù)的利用不夠充分，在樣本量不足時(shí)，估計(jì)結(jié)果的可靠性可能受到影響。POT法利用了超過閾值的所有覆冰數(shù)據(jù)，能夠更充分地挖掘數(shù)據(jù)中的信息，在數(shù)據(jù)量有限的情況下，其估計(jì)結(jié)果的可靠性相對(duì)較高。MIS法考慮了風(fēng)暴事件的獨(dú)立性，更能反映覆冰的實(shí)際物理過程，其可靠性也較高。然而，MIS法在識(shí)別獨(dú)立