刘 毅

（国网四川省电力公司，四川 成都 610072）

输电线路覆冰会引起舞动、闪络、跳闸甚至断线倒塔等事故。我国南方地区冬季湿度大，线路部分处于高山峡谷，气候环境恶劣，极易出现覆冰。另一方面，极端冰冻灾害中，在线监测系统的可靠性和准确性不佳。因此输电线路覆冰研究一直以来就研究热点。针对覆冰形成过程的建模，主要通过基于热传递的理论模型进行研究。由于对模型假设、覆冰机理和变量选择的不同，各种模型并不能证明其完备性，其精确模型目前很难建立。

模糊逻辑技术适用于具有一定联系但是具体数量关系不明确的模型，该技术也被应用于覆冰的预报建模。模糊推理系统建模中，依据专家经验设置隶属度函数的参数，针对不同地区和条件下的覆冰预报存在主观性。自适应网络模糊推理系统（ANFIS）是模糊推理系统和神经网络的有机结合体，它通过神经网络的训练调整模糊推理系统中的隶属度函数的参数和反模糊化参数，并自动生成模糊推理规则，减少了模型的主观性。近年来在负荷预测、故障定位和其他学科的研究中越来越受到青睐，用于覆冰预报的研究却少有报道。

1 ANFIS覆冰预测模型

1.1 数据来源

某电力公司在易覆冰地区的部分输电线处设置观冰点。每日14时由人工记录一次气象及覆冰数据，包括风速、温度、湿度和覆冰厚度。选取500kV某线168#至173#杆塔间微气象区（设计冰厚30mm）和171#至174#杆塔微气象区（设计冰厚50mm）的观测数据，去掉变量记录缺失的数据，共有60个有效数据。……