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基于输电线路垂直档距变化特征的等值覆冰厚度模型研究
随着电力系统运行的需求，覆冰对于输电线路的安全运行产生了越来越大的影响。在寒冷的北方地区，覆冰是无法避免的，而覆冰的厚度受到很多因素的影响，如气温、降雨、风速等等。因此，预测输电线路的覆冰厚度是非常必要的。本文旨在基于输电线路垂直档距变化特征，对等值覆冰厚度模型进行研究，为输电线路覆冰监测提供参考依据。
目前，对于输电线路的等值覆冰厚度模型，已经有一定的研究。以往的研究主要是基于输电线路多参数的关系进行建模，如温度、湿度、风速等。然而，这些参数是相对稳定的，难以解释输电线路覆冰厚度的短期变化，影响预测的准确性。相比之下，输电线路垂直档距变化是一种常见的短期因素，这一因素对于等值覆冰厚度的预测具有很大的影响。因此，需要在考虑多种因素的基础上，加入垂直档距这一因素，构建等值覆冰厚度模型。
本文将采用机器学习的方法进行研究，以经验模态分解（EMD）和支持向量机（SVM）为核心技术，构建等值覆冰厚度预测模型。首先，通过EMD分解，将输电线路覆冰厚度信号分解为多个子信号。然后，利用SVM算法对子信号进行预测，得出等值覆冰厚度预测结果。在此过程中，垂直档距这一因素被用作SVM算法的输入特征，以此来更准确地预测等值覆冰厚度。
本文还将考虑对模型进行优化，以提高预测的准确性。其中，一种优化方法是结合多种机器学习算法进行融合，提高预测结果的可信度。另一种优化方法是利用发掘到的垂直档距变化特征，对输电线路进行分段处理，针对不同区域建立不同的预测模型，进一步提高预测准确性。
在研究过程中，需要对数据进行处理和分析。我们可以通过实验测试和历史数据来获取覆冰厚度和垂直档距的变化情况。同时，需要考虑数据中的噪声、缺失值等问题，并进行有效的数据清洗。
通过以上研究，我们可以建立一种较为准确的等值覆冰厚度预测模型，为电力系统运行提供更有效的预警和保障措施。