基于大数据的电网覆冰灾害预测与风险管理研究
电力气象灾害预警 覆冰气温标准
电力气象灾害预警覆冰气温标准电力气象灾害预警覆冰气温标准一、电力气象灾害预警电力气象灾害预警是指根据气象灾害发生的可能性和程度，及时发布具体信息，提前采取措施，以减少或避免可能造成的损失。
电力气象灾害一般包括雷电、大风、冰雹、降雪、覆冰等。
在我国，电力气象灾害预警分为四个等级，分别是蓝色预警、黄色预警、橙色预警和红色预警，对应着不同的危害程度。
在面对电力气象灾害时，及时准确地发布预警信息对于电力系统的安全稳定运行至关重要。
二、覆冰气温标准覆冰是指冰雨、冻雨或雾凇等气象条件下，导线、杆塔等电力设施被冰覆盖的现象。
覆冰对电力系统的危害是巨大的，会导致导线断裂、设备故障，甚至引发供电中断。
制定覆冰气温标准是保障电力系统安全稳定运行的重要措施之一。
覆冰气温标准一般根据地区气象条件、电网设施情况、历史覆冰数据等多方面因素进行考量，旨在确保电力系统在特殊气象条件下仍能安全可靠地运行。
三、文章探讨在本文中，我们将围绕电力气象灾害预警和覆冰气温标准展开讨论。
我们将从电力气象灾害预警的重要性和作用入手，深入解析不同等级预警的含义和应对措施。
我们将重点剖析覆冰对电力系统的危害，并结合覆冰气温标准的制定和实施情况，探讨如何更好地保障电力系统的安全运行。
四、电力气象灾害预警的重要性1.1 电力气象灾害预警的意义电力气象灾害预警的发布是为了在可能造成电力设施故障和电网过载的气象条件下，提前采取措施，确保电力系统的稳定运行。
不同等级的预警信息对应着不同的危害程度和应对措施，及时有效地发布预警信息对于避免电力系统遭受灾害性损失至关重要。
1.2 不同等级预警的含义和应对措施蓝色预警意味着可能对电力系统造成轻微影响，需要加强巡视和设施检查；黄色预警表示可能对电力系统造成一定影响，需要采取相应的防范措施；橙色预警代表可能对电力系统造成较大影响，需要做好人员转移和设备保护等工作；红色预警则意味着可能对电力系统造成严重影响，需要采取紧急应对措施，确保电力系统的安全运行。
基于大数据技术的电力系统故障诊断与预测
基于大数据技术的电力系统故障诊断与预测随着电力系统的规模和复杂性不断增长，故障的诊断和预测对于保证电力系统的稳定运行和安全性具有重要意义。
基于大数据技术的电力系统故障诊断与预测可以有效地提高故障检测精度和预测准确性，减少电力系统故障带来的损失。
首先，基于大数据技术的电力系统故障诊断是通过收集、存储和分析大量的电力系统数据来实现的。
这些数据包括电力设备的工作参数、运行状态、环境条件等。
通过大数据分析和挖掘，可以建立电力设备的工作模型，检测异常数据，并及时发出警报。
这种方法可以对电力系统的故障进行快速定位和识别，减少故障处理的时间和成本。
其次，基于大数据技术的电力系统故障预测可以提前发现潜在的故障风险，并采取相应的预防措施。
通过分析历史的电力系统数据，结合机器学习和人工智能算法，可以建立电力设备的故障预测模型。
这样，当电力系统出现异常情况时，系统可以通过实时监测数据与预测模型进行对比，判断故障的发生概率，并提出相应的应对方案。
这种方法可以大大减少故障带来的损失，提高电力系统的可靠性和稳定性。
此外，基于大数据技术的电力系统故障诊断与预测还可以优化电力系统的运行效率。
通过对电力系统数据的分析，可以识别出系统在特定条件下的优化策略。
例如，根据电力需求和节能要求，可以实时调整电力设备的运行参数，以最小化能源消耗和损失。
同时，通过分析电力设备的健康状况和工作条件，可以制定合理的维护计划，延长电力设备的寿命。
综上所述，基于大数据技术的电力系统故障诊断与预测是提高电力系统运行稳定性和安全性的重要手段。
通过收集、存储和分析大量的电力系统数据，可以实现故障的快速定位和识别，提前预测潜在的故障风险，并优化电力系统的运行效率。
这些方法能够降低故障带来的损失，提高电力系统的可靠性和可持续发展能力。
因此，大数据技术在电力系统故障诊断与预测方面具有广阔的应用前景。
输电线路导线覆冰的国内外研究现状
输电线路导线覆冰的国内外研究现状摘要：架空线路是把发电厂变电站及用电设备连接起来，起着输送、分配电能的作用，因此架空线路是电力网的重要组成部分。
由于其暴露在野外，长期受到风吹日晒、严冬酷暑、污秽侵袭、雷电冲击及外部环境的影响，随时可能导致线路故障，影响安全用电。
严重时将会导致大面积停电事故。
架空配电线路点多、面广、线长，运行环境差，绝缘水平低，外界因素的作用和气候的干变万化易对线路的安全运行造成影响。
本文分析了国内外线路覆冰问题的现状，并提出了相关的解决方案。
关键词：输电线路；覆冰；国内外研究状况1覆冰问题形成原因以及影响因素1.1物理过程分析了解高压输电线路覆冰情况，会发现温度、湿度、风速是其中的关键因素。
当三者达到标准之后，就会在线路上出现覆冰问题。
调查研究表明，气温在0℃以下，且空气之中的水分含量高于80%，且风速要大于1m/s，符合覆冰的情况。
在冬季或者春季，气温相对较低，其风速较快，如果遇到小雨、大雾等气候，水滴量大，且周围气温较高，那么水滴散发的速度就相对较低，在输电线路周围可能会出现雨凇问题。
在降雨之后，气温突然下降，或者雨雪天气交加，那么雪水和冻雨，就会粘在雨凇表面，而且厚度也明显增加。
在形成过程中多次出现晴冷的情形，出现混合凇，提升了线路覆冰的概率。
1.2影响因素在大气环境之中，水分在0℃基本就会出现冷却的情形，被冷却水包裹的输电线路，如果与其他冷却水滴粘结，或者与其他冷却水滴相互碰撞，就会导致线路表面覆冰。
在同一地区，海拔的高低也会影响覆冰的速度。
如果高压线路的海拔较高，那么在水分、温度的影响之下，出现覆冰问题的概率增加。
如果是海拔较低的区域，那么覆冰的概率相对较低。
在每个地区，都会出现一个特定的起始结冰的高度，这便是凝结高度。
在输电线路之中，输电导线出现覆冰的问题，还会受制于山脉的走向、风口等条件。
输电导线覆冰量的大小，与电场的强度有密切联系。
如果电场强度较小，出现电场强度增发的情形，那么导线覆冰量明显提升，电场强度增大，不带电的覆冰量相对于带电导线覆冰量也会比较大。
电力OPGW光缆覆冰性能研究及在线监测技术应用
电力OPGW光缆覆冰性能研究及在线监测技术应用1. 引言1.1 研究背景电力输电线路在雨雪天气中易受到冰封覆冰的影响，造成传输线路故障甚至短路的风险增加。
特别是在寒冷地区，冰覆盖可能会对输电线路造成灾难性后果。
对于电力输电线路的覆冰情况进行有效监测和预防显得尤为重要。
在过去，针对电力输电线路的覆冰状况，主要采用人工巡检和定期清理的方式来解决。
由于人力资源有限和天气条件限制，这种方法往往无法及时、准确地监测到线路的覆冰情况，难以及时采取应对措施。
开展OPGW光缆覆冰性能研究及在线监测技术应用，有望为电力输电线路提供更有效的监测和预防措施，提高线路的安全可靠性。
通过对OPGW光缆的覆冰性能进行深入研究，并结合在线监测技术的应用，可以有效提高电力输电线路的覆冰监测水平，为输电线路的安全稳定运行提供技术支持和保障。
1.2 研究意义电力OPGW光缆在输电线路中起着至关重要的作用，而其覆冰性能一直是影响线路安全稳定运行的重要因素之一。
随着气候变化和极端天气事件的频发，覆冰对于光缆的影响不可忽视。
对于OPGW光缆的覆冰性能进行研究并开发相应的在线监测技术具有重要的研究意义。
研究OPGW光缆的覆冰性能可以为电力行业提供科学依据，指导光缆的设计，改进材料以及施工工艺，提高光缆的覆冰抗风雪能力，提升输电线路的安全可靠性。
通过在线监测技术对光缆的覆冰情况进行实时监测和预警，可以及时发现问题并采取措施，避免因为覆冰导致的故障和事故，保障电网的正常运行。
电力OPGW光缆覆冰性能研究及在线监测技术应用具有重要的实用价值和社会意义，对于提高电力系统的安全可靠性和稳定性，保障电网运行具有重要意义。
2. 正文2.1 OPGW光缆覆冰性能研究在OPGW光缆覆冰性能研究方面，主要关注光缆在不同环境条件下的覆冰情况及其对电力传输的影响。
这项研究的目的是为了确定光缆在冰雪覆盖区域的可靠性和稳定性，以保障电力系统的正常运行。
研究人员需要考虑不同区域的气候条件对光缆覆冰情况的影响。
输电线路绝缘子覆冰预测及防护方法综述
输电线路绝缘子覆冰预测及防护方法综述摘要：随着经济的快速发展，我国电网结构日益复杂，远距离大容量跨区域的高压输电线路越来越多。
大部分输电线路属于架空线路，直接暴露在自然环境中，在湿冷的冬季，极易出现覆冰，严重覆冰会引发导线舞动、断线、倒塌等事故，引发大面积停电甚至系统崩溃。
因此，研究输电线路覆冰增长与其影响因素之间的关系，准确预测覆冰厚度，为防冰除冰决策提供可靠依据，具有十分重要的意义。
本文对输电线路绝缘子覆冰预测及防护方法进行分析，以供参考。
关键词：绝缘子；覆冰闪络；覆冰风险预测引言输电线路严重覆冰将导致杆塔受损、电力通信中断，对电力系统的安全稳定运行造成重大影响。
因此，输电线路覆冰预测的研究具有十分重要的意义。
目前，线路覆冰预测方法大致分2种:传统模型与智能模型。
传统模型包括物理模型和统计模型;物理模型的某些参数在实际工作中测量困难，应用存在一定局限性;而统计模型虽有较好的预测精度，但其对数据依赖性高并需要足够历史数据支撑，应用范围也有限。
随着人工智能快速发展，研究人员逐渐聚焦于智能模型的覆冰预测，使用最为广泛的有神经网络和支持向量机。
传统覆冰增长模型主要有Ｇｏｏｄｗｉｎ、Ｉｍａｉ和Ｌｅｎｈａｒｄ，这些模型均属于理论模型，实际应用效果并不理想。
随着人工智能的发展，智能算法在电力系统得到了广泛应用。
在覆冰预测领域，导线覆冰与其影响因素之间的关系，采用麻雀搜索算法对双向门控循环神经网络的超参数进行优化，在此基础上建立了导线覆冰增长预测模型。
提出了一种基于自适应变异粒子群优化ＢＰ神经网络的输电线路覆冰预测方法，采用该方法对重庆市多条输电线路覆冰情况进行了预测。
1覆冰产生原因线路表面的结构部位覆盖厚度较大的冰冻层是输电线路冰害的基本表现形式，会导致输电杆塔的结构发生失稳，或者造成线路绝缘子损坏及区域供电中断。
覆冰产生与外部环境气温突然改变有关，如发生降雪或霜冻等自然气候灾害，在此种情况下，凝固后的自然降水会附着在输电线路表面，产生积雪和冰冻层。
输电线路导线覆冰分析
输电线路导线覆冰分析发布时间：2023-02-02T01:24:59.554Z 来源：《中国电业与能源》2022年18期作者：鲁宗灵[导读] 随着人口数量的增多，气候变化无常，恶劣气候时常出现。
鲁宗灵中国能源建设集团广东火电工程有限公司510000 广东省广州市摘要：随着人口数量的增多，气候变化无常，恶劣气候时常出现。
在运行输电线路当中，导线经常出现覆冰现象。
输电线路出现覆冰，会对电力系统安全造成威胁，影响电力通信网络的正常运行，严重时，甚至会出现电路瘫痪。
基于此，本文先针对具体输电线路覆冰类型展开探究，随后论述输电线路覆冰的具体危害，最终针对实际发展情况，提出相应的防治措施，以望借鉴。
关键词：输电线路；导线覆冰；除冰技术引言：电力资源作为人们生活发展的基础动力，正在影响着人们的生活。
随着用电量逐渐增大，发电企业纷纷利用输电线路，扩大发电范围。
但在输电线路运输途中，常受多方面因素影响，其中受环境，温度等因素的影响最为严重。
如何保障输电线路的安全，成为了学术界重点关注的问题。
近几年，我国时常出现极端天气，其中，输电线路导线覆冰状况，成为输电线路安全的最大隐患，在此背景下，相关人员必须加强对相关内容的研究力度，积极探索防治措施，利用科学的除冰技术，保障输线电路顺利运行。
1.输电线路导线覆冰的具体类型1.1雨凇以及雾凇1.1.1雨凇雨凇的出现，是由于空气中水滴，迎冷风在导线处形成的覆冰，其黏附力极强，一旦形成之后，无论初期的形成厚度如何，在经历恶劣天气的情况后，相对的覆冰程度都会快速增加。
覆冰的增厚，导致线路导线的实际负重迅速增长，大程度影响整个导线电路的运行系统[1]。
1.1.2雾凇雾凇现象，是指水汽处于相对饱和状态，附在若干个导线上。
当空气温度有所下降时，附着在导线上相对饱和的水，就会结成冰，并逐渐形成结晶。
结晶的相对的密度，要比雨凇小很多，通常将其称之为雾凇。
雾凇形态导线覆冰，因自身内在吸附力较小，因此，雾凇对于线路的危害，要远小于雨凇。
架空输电线路覆冰的危害及应对措施
架空输电线路覆冰的危害及应对措施摘要：电源分布在地理位置偏僻的山区或者林区，这些地理位置偏僻的地区的天气条件往往比较复杂。
架设的输电线路极易发生覆冰现象，严重的覆冰甚至会对输电线路的电气特性和机械特性造成影响，最终导致事故发生，阻碍供电线路的安全稳定运行。
关键词：架空输电线路；覆冰；危害；应对措施一、覆冰种类分析输电线路覆冰种类主要有四种:(1)雨凇。
雨凇主要是指在冻雨期,一些低海拔地区出现的覆冰问题。
这一覆冰类型的持续时间不会太长,当周围环境的温度降至冰点时,输电线路将会出现积冰透明的现象。
此外,这一现象与导线的粘合力有着一定的关系。
相比于冰的密度而言,雨凇密度较低,并且雨凇是混合凇覆冰的一种初级形式。
(2)混合凇。
当外面的环境温度降到冰点以下时,如果外界环境中风较大,就会形成混合凇。
混合凇覆冰条件下,冰在输电导线上有着较大的粘合力。
此外,如果导线长期暴露在湿气环境中,就容易出现混合凇。
混合凇在密度方面较高,并且出现的速度相对较快。
因而,混合凇对于导线的危害较为严重。
(3)软雾凇。
如果低层云中有着较多的过冷水滴,当温度降低时,就会形成这一覆冰形式。
这一类型的积冰雨风速有着密切的联系,并且冰不透明,密度较低。
因而,在输电线路上的附着力较弱,容易出现单向结冰现象,进而造成输电线路发生机械失衡的问题,这一形式的覆冰对输电线路不会造成严重的威胁。
(4)白霜。
当外界环境的温度低于0℃,空气中的水分与物体接触,湿气就会在物体的表面进行凝合,最终将会形成白霜。
由于白霜在输电线路的上附着力相对较弱,因而即便振动的幅度较小,白霜也会从电线的表面上挣脱出来,因而白霜并不会对输电线路的运行造成严重的影响。
二、输电线路覆冰的形成原因输电电线路覆冰主要是因为大气中的水蒸气在遇到温度在冰点以下的输电线路时释放热能而气体本身在线路表面形成覆盖冰层。
由此可以发现输电电线路覆冰的影响因素主要有大气湿度以及大气温度,相对来说温度的影响更多一些,除此之外空气对流这一物流现象也对线路覆冰具有一定影响。
电力系统中基于大数据分析的用电量预测模型研究
电力系统中基于大数据分析的用电量预测模型研究随着电力系统规模的不断扩大和各种新能源技术的快速发展，精确的用电量预测变得十分重要。
用电量预测模型可以帮助电力系统实现更好的能源调度、规划及管理。
在过去几年中，随着大数据技术的崛起，基于大数据分析的用电量预测模型也成为了当前研究的热点和关注焦点。
大数据分析是指利用计算机技术对海量的、复杂的、多样的数据进行有效的收集、管理、处理、分析和挖掘的一种方法。
在电力系统中，大数据分析的应用可以帮助实时监测电力负荷、提高电网可靠性、优化用能结构、节约能源等。
因此，基于大数据分析的用电量预测模型成为了电力系统中的重要研究内容。
用电量预测对于电力系统运行和管理至关重要。
准确的用电量预测可以帮助电力系统进行合理调度，提高电网的可靠性和稳定性。
然而，用电量预测模型的建立并不是一件容易的事情。
它需要考虑多个因素，如天气、季节、节假日等。
而大数据分析技术可以辅助建立更精确的用电量预测模型，提高预测精度。
基于大数据分析的用电量预测模型的研究，主要包括以下几个方面。
首先，数据的收集和清洗非常重要。
大数据分析模型的基础是海量的数据样本。
电力系统中的用电量数据通常包括历史用电量、天气数据、节假日数据等。
这些数据需要进行清洗和整合，以去除异常值和噪声，使得数据更加准确和可靠。
同时，还需要处理缺失值，填补空白数据，以保证数据的完整性和可用性。
其次，特征提取和选择是用电量预测模型建立的关键步骤。
在电力系统中，用电量的变化受到多种因素的影响，如天气、地理位置、季节等。
因此，在建立预测模型时，需要从大量的变量中提取出与用电量相关的特征。
特征提取和选择的目的是找出那些对用电量影响较大的因素，并将其作为模型的输入。
这样可以大大提高预测模型的准确性和可靠性。
然后，建立合适的预测模型是基于大数据分析的用电量预测模型研究的核心。
常用的预测模型包括传统的统计模型和机器学习模型。
统计模型基于统计学原理，运用数学统计方法进行预测。
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基于大数据的电网覆冰灾害预测与风险管理研究
随着全球持续低温、雨雪、冰冻、雾霾等灾害性天气频发,恶劣气候导致的
电网灾害不断加剧,电力线路覆冰造成的危害越来越严重,轻则引起闪络跳闸,重
则导致金具损坏、断线倒杆、倒塔等严重事故,冰冻灾害问题已经成为许多国家
的电网共同面临的难题,其中美国、加拿大、俄罗斯、法国、日本等国家都曾发
生过严重的冰雪事故。作为受极端天气灾害影响比较严重的国家之一,我国受到
气候和微气象、微地形条件的影响较大,电网冰冻灾害频繁发生,对电力线路的安
全运行构成严重威胁,给社会造成了巨大的经济损失。尤其是2008年初,冰冻天
气给我国电网系统造成了大范围的破坏,湖南、江西、浙江、安徽、湖北等地的
电网发生倒塔、断线、舞动、覆冰闪络等多种灾害。此次冰灾持续时间长、影响
范围广、覆冰强度大,电网设施遭到损害的程度也达到了历史之最。
随着电网在线监测技术的发展,输电线路覆冰数据种类越来越越多,各种各
样的异构大数据不断增长,传统数据分析方法与模型已不能满足日益增长的覆冰
数据需求。因此,采用大数据分析工具与处理平台对大规模异构性覆冰数据进行
分析,研究输电线路的覆冰增长规律,构建有效地覆冰预测模型与覆冰风险管理
方法,对于提前预防区域电网冰冻灾害、保障电网安全稳定运行具有十分重要的
科学意义和应用前景。本文针对输电线路覆冰问题,从研究线路覆冰产生机理出
发,对导线覆冰影响因素进行了识别,在建立基于Spark大数据平台的覆冰数据
预处理模型基础上,构建了输电线路覆冰影响因素量化分析模型。以覆冰影响因
素识别与量化为依据,结合Spark处理平台分别建立了输电线路覆冰预测模型和
覆冰状态风险智能评估模型,并因此构建了区域电网覆冰灾害风险管理体系,进
行了多个实证研究。
本文主要研究成果和创新如下:(1)对输电线路覆冰影响因素的识别和量化
分析进行研究,建立了输电线路覆冰影响因素库和基于Spark大数据平台的无限
深度卷积神经网络的影响因素综合量化模型。分别从气象因素、环境因素和线路
参数三个方面展开影响因素识别的研究,并在此基础上,对影响因素的深度性、关
联性和层次性三个方面进行了建模和量化。在方法选择上,采用影响深度系数实
现因素深度性分析,采用Person相关系数模型和灰色关联度方法则对影响因素
的关联性进行分析,采用网络层次分析模型则对影响因素的层次性权重进行量化,
通过对三个方面的加权平均形成了影响因素综合量化系数。进一步,构建了基于
无限深度卷积神经网络(IDNN)的输电线路覆冰影响因素综合量化模型,通过
Spark大数据平台设置和运行,实现覆冰大数据的并行化处理、训练和学习,从而
对影响因素进行综合量化分析。
通过实例测算,验证了覆冰影响因素综合量化模型的有效性和可行性。(2)
对输电线路覆冰智能预测模型进行研究,在Spark大数据运行平台上建立了基于
离散小波不一致率特征提取和改进烟花算法优化加权最小二乘支持向量机的覆
冰预测模型(QFA-W-LSSVM)。基于离散小波不一致率的特征选取中,通过离散小波
变化将覆冰数据信号进行分解-重构,进而计算分解后的高、低频信号的不一致率,
通过比较选择得到最优特征子集。基于量子改进的烟花优化算法中(QFA),通过量
子编码和量子旋转门对烟花个体位置分别进行编码和更新,提高算法的空间搜索
性能。
基于加权的最小二乘支持向量机中(W-LSSVM),主要是对最小二乘支持向量
机的输入向量进行了横向加权,同时对训练样本进行了纵向加权,加强了算法的
学习和训练能力。将所构建的QFA-W-LSSVM覆冰预测模型放置于Spark大数据平
台运行,并从覆冰数据仓库中调取实例数据进行模型有效性验证,相关计算结果
表明本文所提出的输电线路覆冰厚度预测模型,与其它传统预测方法对比,有效
地提高了预测精度和效果,是可行的和有效的。(3)对输电线路覆冰状态风险评估
指标体系和评估方法进行研究,建立了基于Spark大数据平台的动态贝叶斯推理
自适应模糊智能推断系统的覆冰状态风险评估模型(DBN-ANFIS)。本文为输电线
路覆冰状态划分了五个风险等级,并基于微气象参数、环境因素和线路参数三个
方面构建了覆冰状态风险评估指标体系。
在覆冰风险评估模型中,动态贝叶斯推理结合覆冰时序样本信息,将经验和
知识作为先验信息,不断完善自适应模糊智能推断系统模型中每层网络上的先前
经验和知识,并能对先前结果进行不断修正,提高了算法的泛化能力和拟合能力。
为实现对大数据量的风险评估状态参量的有效处理和识别,本文将所构建的
DBN-ANFIS覆冰状态风险评估模型放置于Spark大数据平台上运行,通过覆冰数
据仓库中的实例验证,相关测试结果表明,基于DBN-ANFIS模型的覆冰风险智能
评估具有较好的适用性和精确性,算法稳定性高、拟合能力强。(4)对输电线路覆
冰灾害经济性损失评估进行了研究,建立了覆冰断线经济性损失评估指标体系和
覆冰灾害引起区域大停电经济性损失评估指标体系。本文将层次分析法和熵权法
进行组合得到组合权重模型,并结合模糊综合评估方法分别对覆冰断线经济性损
失和覆冰灾害引起区域大停电经济性损失进行了评估,实例验证表明,本文所构
建的覆冰灾害经济性评估指标体系和评估方法是有效的和可行的。
(5)基于Spark大数据平台的覆冰影响因素量化分析、覆冰厚度预测以及覆
冰状态风险评估等,构建了基于大数据的区域电网覆冰灾害风险管理体系。本文
基于大数据构建的覆冰风险管理体系包括电网覆冰灾害管理组织机构、大数据在
线预警系统、大数据应急保障体系和大数据应急处理预案四个方面。在覆冰灾害
管理组织机构中,主要构建了区域和地方两大应急管理组织机构。在覆冰灾害大
数据在线预警系统中,构建了电网结构、覆冰监测与信息采集系统、通信系统、
数据中心、中央处理器、授权系统和操作系统七大模块。
在覆冰灾害大数据应急保障体系中,建立了通信与信息保障体系、应急队伍
保障体系、应急物资装备保障体系、技术资源保障体系和其它保障体系。在覆冰
灾害大数据应急处理预案中,根据在线预警系统对数据仓库中大量异构性覆冰数
据的处理,结合IDNN因素量化模型、QFA-W-LSSVM覆冰预测模型和DBN-ANFIS覆
冰状态风险评估模型对区域电网覆冰灾害作出预警,在划分覆冰预警与响应等级
的基础上,分别就不同风险等级的应急预警启动流程和应急响应方式进行了详细
的描述。本文提出的基于大数据的区域电网覆冰灾害风险管理体系,可帮助电网
防冰抗冰工作人员提高工作效率、提高电网的安全稳定性,为区域电网冰冻灾害
应急预案的编制提供借鉴和参考,具有广泛的适用性。