输电导线覆冰预测模型的理论与试验研究

覆冰作为一种特殊的气象条件，曾给世界各地许多架空线路的安全运行造成严重影响。如何确定导线覆冰的突出影响因素，预测覆冰发展过程，已成为覆冰研究十分紧迫的问题。本项目依托人工气候室、覆冰区安装运行的500余套覆冰融冰监控系统、山西忻州等3家观冰站、南方电网直流融冰装置和雨凇塔覆冰参数综合测试平台等条件开展覆冰机理研究。提出了覆冰影响深度分析法，量化分析导线覆冰的突出影响因素；基于现场覆冰数据和覆冰突出因素分析，建立了基于模糊逻辑理论的覆冰厚度预测模型；利用覆冰实验数据建立液滴、气象条件与导线覆冰之间的流体分析模型，提出一种能够预测导线覆冰形状、密度及重量的覆冰生长预测模型；通过人工气候室和各种现场覆融冰监测平台，实现对覆冰生长预测模型的验证。研究成果将为导线覆冰机理研究、线路覆冰监测、线路融冰抗冰设计等提供基础理论支持，并可直接应用到基于气象条件的冰灾预测和各大电网冰区图绘制工作。

覆冰作为一种特殊的气象条件，曾给世界各地许多架空线路的安全运行造成严重影响。2008年湖南电网遭受特大覆冰事故，覆冰研究引起广泛关注。如今，覆冰更是特高压输电线路建设中急需解决的难题。针对覆冰突出影响因素、覆冰预测模型、模型验证及试验研究等方面，我们开展了如下研究工作。. 首先，分析导线覆冰厚度与微气象条件（环境温度、湿度、风速）和导线温度等因素之间的关系。通过灰色关联分析法及提出的覆冰影响深度法，确定了各个因素对覆冰的影响程度的关联序、影响程度以及最主要影响因素。. 其次，建立了覆冰模糊逻辑、覆冰BP神经网络、覆冰RBF神经网络、覆冰模糊神经以及基于遗传算法与模糊逻辑融合的线路覆冰预测等五种覆冰预测模型，上述覆冰厚度预测模型在准确性、快速性、可靠性、完备性以及容错性等性能逐步提高。并提出了一种基于时间序列分析与卡尔曼滤波算法混合的输电线路覆冰短期预测模型。. 并建立了裸导线及覆冰导线对流换热有限元模型，获取不同雷诺数下覆冰对象的努赛尔数分布曲线；建立输电导线局部冰层增长计算模型，采用欧拉二相流模型计算覆冰导线表面过冷却液滴碰撞系数；建立包含液滴碰撞、溢流、蒸发、升华等因素的质量平衡方程，基于此方程推导出计算对象热量平衡方程，并采用多级假设、一维搜索求解方程中多个未知量，求解各单元的冻结系数和覆冰质量。采用该方法可以有效分析覆冰过程中局部对流换热及覆冰表面温度不均衡引起的误差，有利于预测模型的改进。. 本项目依托新建的人工气候室验证覆冰理论分析、覆冰预测及ANSYS仿真分析结果；通过覆冰区安装运行的500余套覆冰融冰监控系统、山西忻州等3家观冰站、南方电网直流融冰装置和雨凇塔覆冰参数综合测试平台等条件，进行真实环境的导线覆冰与气象条件的研究，验证新型导线覆冰生长预测模型的准确性与实用性，并提出模型修正策略。研究成果将为导线覆冰机理研究、线路覆冰监测、线路融冰抗冰设计等提供基础理论支持，并可直接应用到基于气象条件的冰灾预测和各大电网冰区图绘制工作。