具体实施方式

在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制；术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性，此外，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

本申请实施例通过一种基于高程数据覆冰预测模型的建立方法，解决了现有技术覆冰影响因子复杂和实测覆冰数据缺乏地区获取不同重现期的覆冰厚度非常困难的问题，实现了覆冰影响因子复杂和实测覆冰数据缺乏地区快速获取某一区域不同重现期的覆冰厚度的方法。

本申请实施实例中的技术方案为解决覆冰影响因子复杂和实测覆冰数据缺乏地区获取不同重现期的覆冰厚度非常困难的问题，总体思路如下：

本发明先进行覆冰相似性分区使得每个分区覆冰规律一致，便于针对同一覆冰性质的分区进行建模，对于数据不足的重现期，通过与邻近重现期覆冰数据作相关性分析，确定转换系数，进行覆冰数据的补充，从而使得覆冰影响因子复杂和实测覆冰数据缺乏地区某一区域的覆冰厚度可快速获取。

为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体实施方式对上述技术方案进行详细说明。

实施实例1：参考图4，一种基于高程数据覆冰预测模型的建立方法，包括以下步骤：

S01、进行覆冰相似性分区；

S02、利用覆冰基础数据与覆冰影响因子进行回归分析并建模，对于数据不足的重现期，通过与邻近重现期覆冰数据作相关性分析，确定转换系数，进行覆冰数据的补充。

上述本申请实施例中的技术方案，至少具有如下的技术效果或优点：

使得覆冰影响因子复杂和实测覆冰数据缺乏地区某一区域的覆冰厚度可快速获取。

实施例2，覆冰影响因子为：海拔高程。

上述本申请实施例中的技术方案，至少具有如下的技术效果或优点：

海拔高程更便于量化建模。

实施例3，参考图4，步骤S01中覆冰相似性分区的方法包括：

建模前覆冰相似性分析，根据气候特征、地形特征、覆冰性质和覆冰过程进行分析得到初始分区；

建模时覆冰相似性分析，根据模型结果的准确性与相邻区域边界的差异性修正初始分区得到最终分区。

上述本申请实施例中的技术方案，至少具有如下的技术效果或优点：

逐步将分区修正，使得相似性分区更加精确。

实施例4，建模时的覆冰相似性分区方法还遵循以下原则：覆冰性质相似原则、地形相似原则、覆冰过程相似原则和覆冰相似性分区与建模同时进行的原则。

上述本申请实施例中的技术方案，至少具有如下的技术效果或优点：

使得建模时的相似性分区更精确，获得最终相似性分区的速度更快。

实施例5，覆冰性质相似原则为：一个覆冰相似区内，覆冰性质应一致；地形相似原则为：整体海拔高程相同、地貌相同和有明显的地域分界。

上述本申请实施例中的技术方案，至少具有如下的技术效果或优点：

进一步提升建模时的相似性分区的精确度，使得获得最终相似性分区的速度更快。

实施例5，参考图4，步骤S02的建模步骤如下：

第一步，筛选出各分区的覆冰、高程数据作为建模的基础数据，

第二步，通过SPSS数据统计软件，对覆冰基础数据进行回归分析，初步拟合出覆冰厚度与高程相关性最佳的覆冰高度计算模型；

第三步，通过初始分区覆冰高度计算模型，计算出相邻分区交界区域的覆冰厚度，对交界区域的覆冰厚度进行差异性分析，若覆冰厚度一致或相近，则相邻分区的覆冰高度计算模型可用；若覆冰厚度差异明显，则说明相邻分区划分不合理，需要对相邻区域分区调整，并通过SPSS软件拟合新的覆冰高度计算模型来计算交界区域的覆冰厚度，重复上述分区、建模步骤，直至交界区域的覆冰量级一致为止；通过边建模边修正的方法，最终得到各分区相应的覆冰高度计算模型。

上述本申请实施例中的技术方案，至少具有如下的技术效果或优点：

通过覆冰数据和高程数据分别对各分区建模，根据初始分区覆冰高度计算模型计算出相邻分区交界区域的覆冰厚度，然后通过差异性分析对模型进行修正得到最终模型，提升了覆冰高度计算模型和相似性分区的精度。

实施例6，第二步具体为：通过SPSS数据统计软件选取线性、对数、倒数、二次、三次、复合、幂、S、增长、指数、Logistic函数对覆冰基础数据进行回归拟合分析，选取拟合优度与显著性检验效果最佳的函数作为覆冰高度计算模型，对于拟合优度与显著性检验效果有差异时，以拟合优度大的为选取原则。

上述本申请实施例中的技术方案，至少具有如下的技术效果或优点：

通过多个函数拟合，并选取拟合优度与显著性检验效果最佳的函数作为覆冰高度计算模型，使得模型更加准确。

实施例7，参考图4，第三步中差异性分析的方法为：

相邻分区交界处的覆冰厚度为轻冰区、中冰区差异时，首先对交界处的地形地势条件进行分析，若地势条件不同，则各分区无需调整，覆冰高度计算模型可用；若地势条件相同，则对分区进行调整，利用中冰区对应分区的覆冰高度计算模型推算覆冰厚度，直到推算至与轻冰区拟合；

相邻分区交界处的覆冰厚度为轻冰区/中冰区、重冰区差异时，若冰区差异在10mm以内，首先对交界处的地形地势条件进行分析，若地势条件有突变，则各分区不做调整，覆冰高度计算模型可用；若地势条件无变化，则说明相邻分区划分不合理，需要对相邻区域进行重新分区，并拟合新的覆冰高度计算模型来计算交界区域的覆冰厚度，重复上述分区、建模步骤，直至交界区域的覆冰量级一致为止；若冰区差异在10mm以上，则说明相邻分区划分不合理，需要对相邻区域进行重新分区，并拟合新的覆冰高度计算模型来计算交界区域的覆冰厚度，重复上述分区、建模步骤，直至交界区域的覆冰量级一致为止；

相邻分区交界处的覆冰厚度为重冰区、重冰区差异，若冰区差异为10mm以内，首先对交界处的地形地势条件进行分析，若地势条件有突变，则各分区无需调整，覆冰高度计算模型可用；若地势条件无变化，则说明相邻分区划分不合理，需要对相邻区域进行重新分区，并拟合新的覆冰高度计算模型来计算交界区域的覆冰厚度，重复上述分区、建模步骤，直至交界区域的覆冰量级一致为止；若冰区差异在10mm以上，则说明相邻分区划分不合理，需要对相邻区域进行分区调整，并拟合新的覆冰高度计算模型来计算交界区域的覆冰厚度，重复上述分区、建模步骤，直至交界区域的覆冰量级一致为止。

上述本申请实施例中的技术方案，至少具有如下的技术效果或优点：

修正相似性分区，使得似性分区更加精确。

为了检验通过本发明得到的覆冰高度计算模型的准确性，申请人从以下几个方面进行检验，

1、气象站恢复冰厚对比检验

气象站恢复冰厚首先利用加入雾凇机制的新K.J模型通过温度、湿度、风速等覆冰相关气象因子计算连续覆冰过程所形成的最大冰厚，然后筛选出恢复的年最大冰厚进行皮尔逊III型频率分析计算，便得到气象站在不同频率下的恢复冰厚。通过得到的气象站不同重现期的恢复冰厚与覆冰高度计算模型推算各重现期的理论冰厚进行对比检验。

本次随机选择贵州赫章、雷山等11个气象站已恢复重建的30a、50a、100a一遇的冰厚与覆冰高度计算模型成果的推算理论冰厚进行了对比分析，通过检验覆冰高度计算模型推算理论冰厚的准确度，来进一步验证本项目建模方法的科学性与可靠性。各气象站恢复重建的30a、50a、100a一遇的冰厚与覆冰高度计算模型成果的推算30a、50a、100a一遇的理论冰厚的比较，如图1-3。

图1-3中的纵坐标为覆冰厚度(已换算为标准冰厚，单位为mm)，横坐标为各气象站点观测场对应的高程(单位为m)。通过以上对比检验，覆冰高度计算模型计算的30a、50a、100a一遇的理论推算冰厚与绝大部分气象站恢复重建的相应冰厚在同一覆冰量级，模型理论推算冰厚仅与昭通、贵阳气象站的重建冰厚差值超过了一个覆冰量级，冰厚对比检验的准确度达81.8％，总体模型的检验效果较好。进一步分析对比检验发现，各站点的理论推算冰厚与气象站恢复重建冰厚均有一定差异，昭通、贵阳气象站的差异最为明显，并且模型理论推算冰厚基本低于气象站恢复重建冰厚(除毕节外)；究其原因，覆冰的形成是集气象学、流体力学、热力学等的综合复杂物理过程，影响因子复杂易变，本次研究选取的海拔高度仅为重要影响因子之一，虽对各省均进行了覆冰相似性分区，大大降低了在建模过程中海拔高度以外覆冰影响因子的干扰，但不能完全消除复杂地形与气候的影响，特别是微地形微气象地区(如冷空气通道、迎风坡等)，覆冰厚度极易骤增或骤减，由此说明利用海拔高度建立的覆冰高度计算模型不可能精确的推算出一个区域内所有高程点的覆冰厚度。

综上所述，本次研究在覆冰相似性分区内，通过回归建模得到了不同重现期下冰厚与海拔相关的覆冰高度计算模型，可推算出不同海拔高度下的理论冰厚；通过选取气象站恢复重建冰厚与覆冰高度计算模型的推算理论冰厚进行对比检验，推算的理论冰厚虽与实际冰厚情况有一定差异，但在覆冰量级上是准确、可靠的，同时也说明了本项目对覆冰高度计算模型的建模方法是科学、合理的。

2、已建输电线路设计冰区检验

由于输电线路沿线地势起伏较大，气候条件有一定差异，特别受微气候微地形影响较大，因此输电线路设计冰区划分需要针对不同地形与气候特征区别对待，同时需要充分利用路径区域资料与数据作为划分依据；其中包含充分利用路径区域的植物种类及分布、地形特征、植物覆冰痕迹等信息，充分考虑水汽来源分布、气候特征、风速风向与地形的相互关系，合理分析并利用区域覆冰调查数据、冰雪灾害分析数据，最终采用综合分析、归类、类比等方法进行冰区划分。而本次研究为了降低覆冰高度计算模型在建模过程中海拔高度以外覆冰影响因子的干扰，基于气候、地形、覆冰特征等外部条件，通过边建模边修正的方式，得到了覆冰相似区的最终成果，以此增加了海拔高度与冰厚的相关性，并得到拟合效果最佳的覆冰高度计算模型。所以本次为验证覆冰高度计算模型的实用性，利用已建输电线路设计冰区与覆冰高度计算模型推算的沿线理论冰区进行对比检验。

本次选择了±500kV溪～广线直流输电线路作为检验线路，该线路沿线经过南方电网地区的贵州，沿线地形地势起伏较大，气候条件复杂，具有一定的代表性。由于±500kV溪～广线直流输电线路的设计冰区重现期为五十年一遇，因此覆冰高度计算模型计算重现期也为五十年一遇，对于计算理论冰厚的冰区量级参照《输电线路覆冰勘测规程》(DL/T5509-2015)中的设计冰区的分级归并标准确定，见表1。

表1设计冰区分级归并标准

利用覆冰高度计算模型计算±500kV溪～广线直流输电线路沿线各区段相应高度的50年一遇重现期的理论冰厚，结合设计冰区分级归并标准，分析出各区段的模型计算冰区，将线路的设计冰区与模型计算冰区进行对比检验，检验成果见表2。

表2已建输电线路设计冰区检验

上述输电线路设计冰区与模型计算冰区对比检验表中，模型检验结果有“是”、“否”、“基本一致”三类，各类检验结果说明如下：其中“是”代表输电线路的设计冰区与覆冰高度计算模型推算理论冰厚所归并的冰区相同，代表检验成功；“否”代表输电线路的设计冰区与覆冰高度计算模型推算理论冰厚所归并的冰区不相同，代表检验失败；“基本一致”代表输电线路的设计冰区与覆冰高度计算模型推算理论冰厚所归并的冰区相似，即模型计算冰区包含有线路的设计冰区，通常输电线路沿线所涉地形复杂，可能在某一区段内有很大的地势起伏，会涉及多个冰区量级，但为节约成本，保证线路运行安全，所以一般会将零碎的冰区归整，但模型则是计算不同海拔高度的冰厚，在地势起伏大的区域会有多个冰区量级成果，所以若模型推算的冰区范围包含有线路的设计冰区，且不超过一个冰区量级，则代表检验成功。对以上三类检验结果按分区进行统计，统计成果见表3。

表3检验结果统计成果表

分析表3，从全线检验成果来看，覆冰高度计算模型对已建±500kV溪～广线直流输电线路全线设计冰区检验的成功率达到60％，模型在整体上有较高的实用性。

进一步分析检验结果，检验失败区段的覆冰高度计算模型的计算冰区与输电线路的设计冰区的差异基本为一个冰区量级(即差异在5～10mm)，并且在失败区段中97.3％的模型计算冰区都低于输电线路的设计冰区，见统计表4。由此说明，覆冰高度计算模型虽在地形复杂区段(特别微地形微气象影响显著的地区)的实用性较差，但是它大致能初步反映区段的基本覆冰情况，仍能对地形复杂区段内输电线路的冰区划分起到一定的指导作用。

表4检验结果统计成果表

综上检验分析，本项目研究的覆冰高度计算模型在整体上具有较高的实用性，对于输电线路设计冰区划分具有重要的指导意义。虽对地形复杂区段(特别微地形微气象影响显著的地区)的实用性不高，但它大致能初步反映地形复杂区段的基本覆冰情况，仍能对地形复杂区段内输电线路的冰区划分起到一定的指导作用。

以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。