基于数字孪生的架空输电线路覆冰灾害预警研究

黄欢; 姜骞; 张义钊; 邹雕; 吕乾勇; 广进; 牛唯

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基于数字孪生的架空输电线路覆冰灾害预警研究

更新时间：2025-10-29

- 基于数字孪生的架空输电线路覆冰灾害预警研究
- Research on Ice Cover Disaster Warning of Overhead Transmission Lines Based on Digital Twin
- 电力大数据 2025年第6期
- 作者机构：
  
  1. 贵州电网有限责任公司电力科学研究院
  2. 贵州电网有限责任公司六盘水供电局
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  南方电网科技项目“基于数字孪生的覆冰架空输电线路智能运维示范应用”（编号： GZKJXM20222202）
- DOI：
  中图分类号：
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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黄欢, 姜骞, 张义钊, 等. 基于数字孪生的架空输电线路覆冰灾害预警研究[J]. 电力大数据, 2025,(6).

HUANG Huan, JIANG Qian, ZHANG Yizhao, et al. Research on Ice Cover Disaster Warning of Overhead Transmission Lines Based on Digital Twin[J]. 2025, (6).
黄欢, 姜骞, 张义钊, 等. 基于数字孪生的架空输电线路覆冰灾害预警研究[J]. 电力大数据, 2025,(6). DOI：

HUANG Huan, JIANG Qian, ZHANG Yizhao, et al. Research on Ice Cover Disaster Warning of Overhead Transmission Lines Based on Digital Twin[J]. 2025, (6). DOI：

摘要

覆冰灾害预警数据获取不及时、监测范围有限，导致难以得到精准的覆冰预测效果，灾害预警效果不佳。为此，研究一种基于数字孪生的架空输电线路覆冰灾害预警方法。该方法先利用感知层的感知设备采集架空输电线路覆冰厚度、环境温湿度等数据。基于物联层解析这些数据后，传送至数字孪生层。数字孪生层整合地理信息与感知数据，构建架空输电线路的数字孪生模型。然后，利用AdaBoost算法识别覆冰风险，并标记关键预警样本。基于覆冰风险识别结果，结合架空输电线路三维模型和覆冰弧垂的物理机理，模拟覆冰灾害的演进过程。利用交互层实现覆冰分布与演进的三维场景可视化；同时，通过物联层的物理实体控制模块执行灾害处置措施，以提升防灾效率。最后，应用实验验证所提方法的先进性，实验结果表明，采用该方法进行架空输电线路覆冰灾害预警的临界成功指数高于0.9，能精准定位覆冰灾害风险，实现风险等级细化，应用效果较好。

Abstract

The lack of timely acquisition of ice cover disaster warning data and limited monitoring range make it difficult to obtain accurate ice cover prediction results

resulting in poor disaster warning effectiveness. Therefore

a digital twin based method for early warning of icing disasters on overhead transmission lines is studied. This method first uses perception devices in the perception layer to collect data on the thickness of ice cover on overhead transmission lines

environmental temperature and humidity

etc. After parsing these data based on the IoT layer

they are transmitted to the digital twin layer. The digital twin layer integrates geographic information and perceptual data to construct a digital twin model of overhead transmission lines. Then

the AdaBoost algorithm is used to identify icing risks and label key warning samples. Based on the identification results of icing risk

combined with the three-dimensional model of overhead transmission lines and the physical mechanism of icing sag

simulate the evolution process of icing disasters. Using interactive layers to visualize three-dimensional scenes of ice cover distribution and evolution; Meanwhile

disaster response measures are executed through the physical entity control module of the IoT layer to enhance disaster prevention efficiency. Finally

the progressiveness of the proposed method is verified by experiments. The experimental results show that the critical success index of the method for the early warning of icing disasters on overhead transmission lines is higher than 0.9

which can accurately locate the risk of icing disasters and achieve risk level refinement. The application effect is good.

关键词

Keywords

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