电线积冰深刻影响着我国电网的正常运营,及时掌握冰区的电线积冰状况对电力部门预防和避免冰灾,做出正确合理的除冰融冰决策具有重要意义。本项目依据气象规范设计了电线积冰自动观测系统,希望既能满足气象部门自动化观测需求,提高观测效率,还能为电力部门常规电线积冰观测和电网布局走线选址提供重要参考数据。本系统通过自动测量东西和南北两个方向的电力导线重量变化量来判定电线积冰重量,同时还对温度、气压和风速风向等气象要素进行观测。试验站点分别位于川西走廊的泥巴山、二郎山、龙王庙等地。文章利用不同观测站点的观测资料进行数据处理和分析,主要完成了电线积冰重量数据的滤波处理,讨论了电线积冰与所观测的气象要素之间的关联度,分析了电线积冰重量数据的奇异性,最后就电线积冰与气象要素之间的回归预测效果展开讨论。在对电线积冰重量数据进行滤波处理时,使用小波变换方法、扩展卡尔曼和无迹卡尔曼滤波方法对其进行处理并对比单一滤波方法的滤波效果,结果表明,单一的滤波方法均能较好抑制原始信号中的噪声干扰,但小波和无迹卡尔曼滤波方法的滤波效果优于扩展卡尔曼滤波方法;再使用无迹卡尔曼滤波后的数据进行小波滤波处理,根据信噪比、均方根误差和平滑度指标对比四种滤波方法的滤波效果,认为经无迹卡尔曼滤波和小波滤波两次滤波的效果优于单一滤波方法效果。在数据分析方面,分析了电线积冰与温度、气压和风速之间的灰色综合关联度,结果表明三种气象要素均与电线积冰有很强的关联性,泥巴山站点温度、气压和风速与电线积冰重量数据的平均灰色综合关联度分别为0.632,0.594和0.555;二郎山站点分别为0.565,0.530和0.525;龙王庙站点为0.605,0.575和0.516,温度对电线积冰影响最大,其次为气压和风速。风向与电线积冰间的关系分析结果表明:静风条件下,风向对电线积冰影响不明显,在具有合适风速的非静风条件下,风向有利于迎风走向导线电线积冰的增长,对顺风走向导线影响较小。通过对电线积冰重量数据的奇异性分析,认为气象因素是导致电线积冰重量数据产生突变的主要原因,电线积冰自然脱落和系统自身原因以及外部环境干扰也会造成电线积冰重量数据出现奇异性,但影响较小。基于支持向量机理论分析了电线积冰与气象要素的回归预测效果,东西方向上,原始数据和回归预测数据的均方误差为0.0075,相关系数为0.859;南北方向上,均方误差为0.0055,相关系数为0.923。根据相关系数和相对误差等指标,认为基于SVM的电线积冰-气象要素回归预测曲线能够较好地反映电线积冰发展趋势,且当电线积冰的发展较为平稳时预测效果较好。