输电线路是电力网络的重要组成部分,连接了电力生产的供给方和用电的需求方,也是国家电力输送的主要通道。输电线路的运维工作直接关系到电网的安全稳定运行,决定了电力能源能否经济可靠地送出。随着线路的投运数量不断快速增加,运维人员的负担越来越重,如何利用现代化信息技术有效提高输电线路运维工作的质量和效率成为了亟待解决的重要问题。本文首先介绍了输电线路及其运维工作,结合线路运维项目质量控制的方针,阐释了输电线路运维质量和效率的含义,具体分析了衡量运维质量的六个维度,即全面性、先进性、稳定性、安全性、管控性和准确性,指出提高速度、降低成本和科学管理是提升运维效率的主要方向;梳理了造成线路运维风险的四个因素,阐明了针对风险的管理原则、流程以及主要预测方法;在明确了机器学习概念与类型的基础上,分析了机器学习在智能风险管理领域应用的价值,并阐述了机器学习的泛化方法与应用流程。随后本文选取线路覆冰预警为例,系统分析了如何基于机器学习提升输电线路在冬季覆冰状况下的运维质量。在对线路覆冰的类型、危害和形成原因进行阐析的基础上,做好历史数据的准备与清洗,应用机器学习构建预测线路覆冰状况的模型,并通过变量分箱方法建立评分卡,根据评分划分预警等级制定线路覆冰预警机制,在实施例中说明运维质量提升的维度和效果。接着本文以无人机自主巡检优化为例,详细说明了如何基于机器学习提升输电线路在巡检工作中的运维效率。发现无人机自主巡检存在若干难点,据此提出了需要进行“起降点选择”和“飞行路径”两个方面的优化,应用机器学习建立模型,通过使用改进的蚁群算法实现优化策略,在实施例中阐述运维效率提升的方向和效果。最后,从设备运维、通道运维和运维管理水平三个角度,结合输电线路运维质效的含义,分析了运维质效提升的途径,并分别提出了两项应用机器学习的具体建议。本文为输电线路运维质效的提升提供了基于机器学习的解决思路,有利于促进大数据技术在输电线路运维管理领域中的深化发展,在企业风险管理方面也具有一定参考价值。