输电线路脱冰跳跃故障预测方法、装置、介质和电子设备与流程

本公开实施例涉及电网覆冰预测技术领域，尤其涉及一种输电线路脱冰跳跃故障预测方法，输电线路脱冰跳跃故障预测装置，实现输电线路脱冰跳跃故障预测方法的计算机可读存储介质和电子设备。

背景技术：

脱冰跳跃作为覆冰灾害事故的常见类型之一，会给电网输电线路造成重大破坏。覆冰导线在气温升高和/或自然风力作用之下会产生覆冰脱冰，引起输电导线脱冰跳跃。

覆冰脱冰跳跃时瞬时拉力的骤变和导线的剧烈跳跃，会对线路产生危害很大的电气或机械事故等故障。因此，对输电线路脱冰跳跃开展分析，对输电线路安全运行的可靠性与经济性，有着重要的现实意义。而目前输电线路脱冰跳跃故障预测的准确性依然有待提高。

技术实现要素：

为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本公开提供了一种输电线路脱冰跳跃故障预测方法，输电线路脱冰跳跃故障预测装置，实现输电线路脱冰跳跃故障预测方法的计算机可读存储介质和电子设备。

第一方面，本公开实施例提供了一种输电线路脱冰跳跃故障预测方法，包括：

获取输电线路处当前的多个不同的气象环境参数；

基于所述多个不同的气象环境参数，以及预设的脱冰跳跃概率模型确定所述输电线路当前发生脱冰跳跃的概率，所述脱冰跳跃概率模型包括历史不同气象环境参数下输电线路发生脱冰跳跃的概率分布；

在所述输电线路当前发生脱冰跳跃的概率大于第一预设值时，确定输电线路当前发生脱冰跳跃的概率为故障概率以输出故障提示信息。

在本公开的一些实施例中，所述气象环境参数至少包括风速和气温，所述脱冰跳跃概率模型由以下方式确定：

基于输电线路在历史不同气温下发生脱冰跳跃的比例分布，确定气温对应的边缘概率分布；

基于输电线路在历史不同风速下发生脱冰跳跃的比例分布，确定风速对应的边缘概率分布；

基于所述气温对应的边缘概率分布和风速对应的边缘概率分布，确定脱冰跳跃概率模型，所述脱冰跳跃概率模型包括历史不同气温和风速下输电线路发生脱冰跳跃的联合概率分布。

在本公开的一些实施例中，所述基于所述气温对应的边缘概率分布和风速对应的边缘概率分布，确定脱冰跳跃概率模型，包括：

基于所述气温的边缘概率分布、风速的边缘概率分布，以及copula函数构造不同气温和风速下输电线路发生脱冰跳跃的联合概率分布；

将构造的所述联合概率分布作为脱冰跳跃概率模型。

在本公开的一些实施例中，所述基于所述多个不同的气象环境参数，以及预设的脱冰跳跃概率模型确定所述输电线路当前发生脱冰跳跃的概率，包括：

基于获取的输电线路处当前的风速和气温，以及所述脱冰跳跃概率模型，确定所述输电线路在当前的风速和气温下发生脱冰跳跃的联合概率。

在本公开的一些实施例中，还包括：

在所述输电线路当前发生脱冰跳跃的概率大于第一预设值时，基于所述当前的风速和气温，以及预设脱冰跳跃幅值模型确定输电线路当前发生脱冰跳跃的最大幅值；

在所述最大幅值大于预设安全距离时，确定所述输电线路当前发生脱冰跳跃的概率为故障概率以输出故障提示信息。

在本公开的一些实施例中，还包括：

在所述最大幅值不大于所述预设安全距离时，确定所述输电线路当前发生脱冰跳跃的概率为零。

在本公开的一些实施例中，所述预设脱冰跳跃幅值模型由以下方式确定：

建立输电线路脱冰跳跃多档距的有限元模型；

基于所述有限元模型，仿真确定不同风速和气温条件下输电线路发生脱冰跳跃的响应时间，以及对应的发生脱冰跳跃的幅值；

基于确定的输电线路发生脱冰跳跃的响应时间，以及对应的发生脱冰跳跃的幅值，确定预设脱冰跳跃幅值模型。

第二方面，本公开实施例提供一种输电线路脱冰跳跃故障预测装置，包括：

气象信息获取模块，用于获取输电线路处当前的多个不同的气象环境参数；

脱冰跳跃概率确定模块，用于基于所述多个不同的气象环境参数，以及预设的脱冰跳跃概率模型确定所述输电线路当前发生脱冰跳跃的概率，所述脱冰跳跃概率模型包括历史不同气象环境参数下输电线路发生脱冰跳跃的概率分布；

故障预测提示模块，用于在所述输电线路当前发生脱冰跳跃的概率大于第一预设值时，确定输电线路当前发生脱冰跳跃的概率为故障概率以输出故障提示信息。

第三方面，本公开实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述任一实施例所述输电线路脱冰跳跃故障预测方法的步骤。

第四方面，本公开实施例提供一种电子设备，包括：

处理器；以及

存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；

其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任一实施例所述输电线路脱冰跳跃故障预测方法的步骤。

本公开实施例提供的技术方案与现有技术相比具有如下优点：

本公开的实施例中，可以先获取输电线路处当前的多个不同的气象环境参数，基于获取的多个不同的气象环境参数以及预设的脱冰跳跃概率模型，确定所述输电线路当前发生脱冰跳跃的概率，所述脱冰跳跃概率模型包括历史不同气象环境参数下输电线路发生脱冰跳跃的概率分布，在确定所述输电线路当前发生脱冰跳跃的概率大于第一预设值时，确定输电线路当前发生脱冰跳跃的概率为故障概率以输出故障提示信息。这样，本实施例的方案中脱冰跳跃概率模型包括历史不同气象环境参数下输电线路发生脱冰跳跃的概率分布，也即是一个考虑了输电线路脱冰跳跃关键影响气象环境因子及其概率分布的多因子耦合概率模型，可同时考虑多个影响气象环境因子直接计算故障概率，有效克服了现有例如模糊隶属度等方法中多因子转换带来的误差，使得脱冰跳跃故障预测结果更为准确，进而可为输电线路脱冰跳跃故障防治提供较为可靠且重要的决策依据。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。

为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本公开实施例输电线路脱冰跳跃故障预测方法流程图；

图2为本公开示例实施例中气温的边缘概率分布示意图；

图3为本公开示例实施例中风速的边缘概率分布示意图；

图4为本公开示例实施例中气温和风速的联合概率分布示意图；

图5为本公开另一实施例中输电线路脱冰跳跃故障预测方法流程图；

图6为本公开实施例中输电线路发生脱冰跳跃的响应时间以及对应的幅值的示意图；

图7为本公开实施例输电线路脱冰跳跃故障预测装置示意图；

图8为本公开实施例实现输电线路脱冰跳跃故障预测方法的电子设备示意图。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本公开的上述目的、特征和优点，下面将对本公开的方案进行进一步描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本公开，但本公开还可以采用其他不同于在此描述的方式来实施；显然，说明书中的实施例只是本公开的一部分实施例，而不是全部的实施例。

应当理解，在下文中，“至少一个(项)”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”用于描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“a和/或b”可以表示：只存在a，只存在b以及同时存在a和b三种情况，其中a，b可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a，b或c中的至少一项(个)，可以表示：a，b，c，“a和b”，“a和c”，“b和c”，或“a和b和c”，其中a，b，c可以是单个，也可以是多个。

目前国内外尚未开展输电线路脱冰跳跃故障概率的研究。现有脱冰跳跃计算方法仅计算脱冰跳跃的动态响应过程，未考虑脱冰跳跃故障概率。本公开实施例的方案分析了输电线路发生脱冰跳跃的关键影响气象环境因子如气温和风速等因子及其概率分布，基于输电线路脱冰跳跃概率模型可同时基于多个气象环境因子直接计算脱冰跳跃故障概率，使得脱冰跳跃故障预测结果更为准确。

图1为本公开实施例示出的一种输电线路脱冰跳跃故障预测方法流程图，该输电线路脱冰跳跃故障预测方法可以包括以下步骤：

步骤s101：获取输电线路处当前的多个不同的气象环境参数。

示例性的，可以通过气象预报中心平台获取输电线路处当前的多个不同的气象环境参数，例如风速和气温等气象环境参数。当然获取气象环境参数的具体方式并不限于此，本实施例中对此不作限制。

步骤s102：基于所述多个不同的气象环境参数，以及预设的脱冰跳跃概率模型确定所述输电线路当前发生脱冰跳跃的概率，所述脱冰跳跃概率模型包括历史不同气象环境参数下输电线路发生脱冰跳跃的概率分布。

示例性的，脱冰跳跃概率模型可以预先建立，其可以包括历史不同气象环境参数如不同的风速和气温下输电线路发生脱冰跳跃的概率分布。在获取输电线路处当前的例如风速和气温之后，可以基于当前的该风速和气温在所述脱冰跳跃概率模型查找对应的发生脱冰跳跃的概率。

步骤s103：在所述输电线路当前发生脱冰跳跃的概率大于第一预设值时，确定输电线路当前发生脱冰跳跃的概率为故障概率以输出故障提示信息。

示例性的，本实施例中在查找确定输电线路当前发生脱冰跳跃的概率之后，可以判断该概率是否大于第一预设值，若是则可以确定输电线路当前发生脱冰跳跃的概率为故障概率，此时可以输出故障提示信息，如文字、声音、图片等故障提示信息。该第一预设值可以根据具体需要设置，本实施例中对此不作限制。

本实施例的上述方法中，脱冰跳跃概率模型包括历史不同气象环境参数下输电线路发生脱冰跳跃的概率分布，也即是一个考虑了输电线路脱冰跳跃关键影响气象环境因子及其概率分布的多因子耦合概率模型，可同时考虑多个影响气象环境因子直接计算故障概率，有效克服了现有例如模糊隶属度等方法中多因子转换带来的误差，使得脱冰跳跃故障预测结果更为准确，进而可为输电线路脱冰跳跃故障防治提供较为可靠且重要的决策依据。

可选的，在本公开的一些实施例中，所述气象环境参数至少可以包括但不限于风速和气温，其他任何使输电线路发生脱冰跳跃的关键影响气象环境因子亦可，此处仅为列举说明。相应的，作为示例，所述脱冰跳跃概率模型可由但不限于以下方式确定，包括以下步骤：

步骤1)：基于输电线路在历史不同气温下发生脱冰跳跃的比例分布，确定气温对应的边缘概率分布。

示例性的，气温是导致脱冰的关键影响因素之一，统计发现，融化脱冰主要发生在-5℃以上，机械脱冰主要发生在-5℃以下。本实施例中可根据输电线路历史发生脱冰跳跃的气温观测数据，计算脱冰条件下气温的边缘概率分布。

在一个示例中，气温的边缘概率分布计算公式如下：

f(t)＝p(t＜t)

其中，t为随机变量气温，f(t)为气温的边缘概率分布函数，t为随机变量气温的取值。在一个具体示例中，计算得到脱冰条件下气温的边缘概率分布如图2中断点虚线所示，但不限于此。

步骤2)：基于输电线路在历史不同风速下发生脱冰跳跃的比例分布，确定风速对应的边缘概率分布。

示例性的，风也是导致脱冰的关键影响因素之一，统计发现，大风如风速大于10m/s的风更易导致机械破冰，而融化脱冰多发生在风速在10m/s以内的风速条件下。本实施例中可根据输电线路历史发生的脱冰跳跃的风速观测数据，计算脱冰条件下风速的边缘概率分布。

在一个示例中，风速的边缘概率分布计算公式如下：

f(w)＝p(w＜w)

式中，w为随机变量风速，f(w)为风速的边缘概率分布函数，w为随机变量风速的取值；在一个具体示例中，计算得到脱冰条件下风速的边缘概率分布如图3中断点虚线所示，但也不限于此。

步骤3)：基于所述气温对应的边缘概率分布和风速对应的边缘概率分布，确定脱冰跳跃概率模型，所述脱冰跳跃概率模型包括历史不同气温和风速下输电线路发生脱冰跳跃的联合概率分布。

示例性的，通过计算发生覆冰脱冰跳跃的多个关键影响因子如上述风速和气温的边缘概率分布之后，可以基于此得到多因子如风速和气温下发生脱冰跳跃的联合概率分布。

示例性的，在本公开的一些实施例中，步骤3)中基于所述气温对应的边缘概率分布和风速对应的边缘概率分布，确定脱冰跳跃概率模型，具体可以包括：基于所述气温的边缘概率分布、风速的边缘概率分布，以及copula函数构造不同气温和风速下输电线路发生脱冰跳跃的联合概率分布；将构造的所述联合概率分布作为脱冰跳跃概率模型。

具体的，由于与覆冰脱冰跳跃的关键影响因子之间可能存在正相关，也可能存在负相关，因此为了使得脱冰跳跃故障预测结果更为准确，本实施例中可以选择能够描述正相关和负相关随机变量的copula函数来构造联合概率分布。示例性的，常用的联合概率分布函数有：amhcopula函数、frankcopula函数、椭圆形copula等。

作为一个示例，本实施例可选用frankcopula函数来构造联合概率分布。示例性的计算公式如下：

其中，w为风速，t为气温，θ为copula参数。在一个具体示例中，计算构造的联合概率分布如图4所示，但不限于此。

可选的，在本公开的一些实施例中，步骤s102中基于所述多个不同的气象环境参数，以及预设的脱冰跳跃概率模型确定所述输电线路当前发生脱冰跳跃的概率，具体可以包括：基于获取的输电线路处当前的风速和气温，以及所述脱冰跳跃概率模型，确定所述输电线路在当前的风速和气温下发生脱冰跳跃的联合概率。

示例性的，基于获取的输电线路处当前的风速和气温，在包含例如风速和气温下发生脱冰跳跃的联合概率分布的脱冰跳跃概率模型中查找当前风速和气温对应的联合概率。在该联合概率大于第一预设值时，可以确定输电线路当前发生脱冰跳跃的概率为故障概率以输出故障提示信息。

本实施例中可以确定联合概率分布的脱冰跳跃概率模型，其是一个考虑了输电线路脱冰跳跃关键影响气象环境因子如气温和风速及其概率分布的copula多因子耦合概率模型，可同时考虑多个影响气象环境因子如气温和风速直接计算故障概率，不需要将多因子转换为单因子或者假设各因子服从指定的概率分布，可直接计算输电线路覆冰脱冰跳跃故障联合概率，有效克服了现有例如模糊隶属度等方法中多因子转换带来的误差，进一步使得脱冰跳跃故障预测结果更为准确。

可选的，在上述任一实施例的基础上，本公开的一些实施例中，结合图5中所示，所述方法还可以包括以下步骤：

步骤s501：在所述输电线路当前发生脱冰跳跃的概率大于第一预设值时，基于所述当前的风速和气温，以及预设脱冰跳跃幅值模型确定输电线路当前发生脱冰跳跃的最大幅值。

示例性的，预设脱冰跳跃幅值模型可以预先建立并包括不同的风速和气温与该不同的风速和气温条件下发生脱冰跳跃的幅值之间的对应关系。步骤s501可以在步骤s102之后执行。发明人发现输电线路当前发生的脱冰跳跃可能造成线路危害，也可能不会造成线路危害。因此为了使得脱冰跳跃故障预测结果更为准确，本实施例中可以再计算输电线路当前发生脱冰跳跃引起的线路跳跃的最大幅值。

步骤s502：在所述最大幅值大于预设安全距离时，确定所述输电线路当前发生脱冰跳跃的概率为故障概率以输出故障提示信息。

示例性的，在计算得到输电线路当前发生脱冰跳跃的最大幅值后，判断该最大幅值是否大于预设安全距离，若是则可以确定所述输电线路当前发生脱冰跳跃的概率为故障概率以输出故障提示信息。预设安全距离可以根据具体情况设置，对此不作限制。本实施例中当脱冰跳跃引起的线路跳跃的最大幅值大于预设安全距离时，一定会造成线路危害，此时需要准确的预测。因此本实施例中在考虑多个影响气象环境因子如气温和风速直接计算故障概率来预测脱冰跳跃故障的同时，进一步基于脱冰跳跃引起的线路跳跃的最大幅值来进行判断预测，使得脱冰跳跃故障预测结果更为准确。

可选的，在本公开的一些实施例中，还可以包括以下步骤：在所述最大幅值不大于所述预设安全距离时，确定所述输电线路当前发生脱冰跳跃的概率为零。也即此时不会造成线路危害，此时可以不输出故障提示信息。

可选的，在本公开的一些实施例中，所述预设脱冰跳跃幅值模型可由但不限于以下方式确定，具体可包括以下步骤：

步骤i)：建立输电线路脱冰跳跃多档距的有限元模型。脱冰跳跃多档距具体可以参考现有技术理解，此处不再赘述。

步骤ii)：基于所述有限元模型，仿真确定不同风速和气温条件下输电线路发生脱冰跳跃的响应时间，以及对应的发生脱冰跳跃的幅值。

示例性的，图6所示为一个风速和气温条件下输电线路发生脱冰跳跃的响应时间以及对应的发生脱冰跳跃的幅值即振幅。该响应时间即在该风速和气温条件下发生脱冰的时长，脱冰跳跃的幅值即发生脱冰时引起输电线路跳跃的振幅。本实施例中可以仿真确定多个不同的风速和气温条件下输电线路发生脱冰跳跃的响应时间，以及对应的发生脱冰跳跃的幅值。

步骤iii)：基于确定的输电线路发生脱冰跳跃的响应时间，以及对应的发生脱冰跳跃的幅值，确定预设脱冰跳跃幅值模型。

示例性的，仿真确定多个不同的风速和气温条件下输电线路发生脱冰跳跃的响应时间，以及对应的发生脱冰跳跃的幅值之后，可以确定该预设脱冰跳跃幅值模型，该预设脱冰跳跃幅值模型可以包括不同的风速和气温与该不同的风速和气温条件下发生脱冰跳跃的幅值之间的对应关系。

下面结合一个具体实施例描述本公开实施例的方案。本具体实施例以某省级电网为例，公开了一种输电线路脱冰跳跃多气象环境因子耦合故障概率计算方法，包括以下步骤：

步骤1、建立输电线路脱冰跳跃幅值模型

示例性的，建立输电线路覆冰脱冰跳跃多档距有限元模型，基于该有限元模型仿真不同气象环境如风速和气温等条件下输电线路覆冰脱冰跳跃的响应时间，以及对应的脱冰跳跃的幅值，基于此构建脱冰跳跃幅值模型。具体计算过程可以参考前述实施例中对应的详细描述，此处不再赘述。

步骤2、计算覆冰脱冰跳跃关键因子“风速”的边缘概率分布

风是导致脱冰的关键影响因素之一，统计发现，大风速更易导致机械破冰，而融化脱冰多发生在10m/s以内的风速条件下。根据输电线路历史的脱冰跳跃条件下的风速观测数据，计算脱冰条件下风速的边缘概率分布。具体计算过程可以参考前述实施例中对应的详细描述，此处不再赘述。

步骤3、计算覆冰脱冰跳跃关键因子“气温”的边缘概率分布

气温是导致脱冰的关键影响因素之一，统计发现，融化脱冰主要发生在-5℃以上，机械脱冰主要发生在-5℃以下。根据输电线路历史的脱冰跳跃条件下的气温观测数据，计算脱冰条件下气温的边缘概率分布。具体计算过程可以参考前述实施例中对应的详细描述，此处不再赘述。

步骤4、计算输电线路覆冰脱冰跳跃联合概率模型

通过上述计算覆冰脱冰跳跃关键因子风速和气温的边缘概率分布，基于copula函数构建多因子的脱冰跳跃联合概率分布，即形成脱冰跳跃联合概率模型。具体计算过程可以参考前述实施例中对应的详细描述，此处不再赘述。

步骤5、计算输电线路覆冰脱冰跳跃故障概率

根据获取的输电线路处当前的风速和气温，计算该风速和气温条件下的输电线路发生脱冰跳跃的联合概率，在该联合概率大于预设值时，采用步骤1确定的脱冰跳跃幅值模型，确定在当前的风速和气温条件下输电线路脱冰跳跃的最大幅值，若最大幅值超过安全距离，则最终确定当前脱冰跳跃的联合概率即为脱冰跳跃故障概率，此时可以输出故障提示信息；否则脱冰跳跃故障概率为0。

本公开实施例的方案分析了输电线路脱冰跳跃关键影响因子如风速和气温及其概率分布，基于输电线路脱冰跳跃多因子耦合概率模型，可同时考虑多个影响因子如风速和气温直接计算故障概率，有效克服了例如模糊隶属度等方法中多因子转换带来的误差，使得脱冰跳跃故障预测结果更为准确，为输电线路脱冰跳跃故障防治提供重要决策依据。

需要说明的是，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。另外，也易于理解的是，这些步骤可以是例如在多个模块/进程/线程中同步或异步执行。

基于同一构思，本公开实施例还提供一种输电线路脱冰跳跃故障预测装置，如图7所示输电线路脱冰跳跃故障预测装置70可包括：气象信息获取模块701，用于获取输电线路处当前的多个不同的气象环境参数。脱冰跳跃概率确定模块702，用于基于所述多个不同的气象环境参数，以及预设的脱冰跳跃概率模型确定所述输电线路当前发生脱冰跳跃的概率，所述脱冰跳跃概率模型包括历史不同气象环境参数下输电线路发生脱冰跳跃的概率分布。故障预测提示模块703，用于在所述输电线路当前发生脱冰跳跃的概率大于第一预设值时，确定输电线路当前发生脱冰跳跃的概率为故障概率以输出故障提示信息。

本公开实施例的输电线路脱冰跳跃故障预测装置中，脱冰跳跃概率模型包括历史不同气象环境参数下输电线路发生脱冰跳跃的概率分布，也即是一个考虑了输电线路脱冰跳跃关键影响气象环境因子及其概率分布的多因子耦合概率模型，可同时考虑多个影响气象环境因子直接计算故障概率，有效克服了现有例如模糊隶属度等方法中多因子转换带来的误差，使得脱冰跳跃故障预测结果更为准确，进而可为输电线路脱冰跳跃故障防治提供较为可靠且重要的决策依据。

在本公开的一些实施例中，所述气象环境参数至少可以包括风速和气温，所述脱冰跳跃概率模型可由但不限于以下方式确定：

基于输电线路在历史不同气温下发生脱冰跳跃的比例分布，确定气温对应的边缘概率分布；

基于输电线路在历史不同风速下发生脱冰跳跃的比例分布，确定风速对应的边缘概率分布；

基于所述气温对应的边缘概率分布和风速对应的边缘概率分布，确定脱冰跳跃概率模型，所述脱冰跳跃概率模型包括历史不同气温和风速下输电线路发生脱冰跳跃的联合概率分布。

可选的，在本公开的一些实施例中，所述基于所述气温对应的边缘概率分布和风速对应的边缘概率分布，确定脱冰跳跃概率模型，包括：基于所述气温的边缘概率分布、风速的边缘概率分布，以及copula函数构造不同气温和风速下输电线路发生脱冰跳跃的联合概率分布；将构造的所述联合概率分布作为脱冰跳跃概率模型。

在本公开的一些实施例中，所述脱冰跳跃概率确定模块702基于所述多个不同的气象环境参数，以及预设的脱冰跳跃概率模型确定所述输电线路当前发生脱冰跳跃的概率，包括：基于获取的输电线路处当前的风速和气温，以及所述脱冰跳跃概率模型，确定所述输电线路在当前的风速和气温下发生脱冰跳跃的联合概率。

可选的，在本公开的一些实施例中，故障预测提示模块703还用于：在所述输电线路当前发生脱冰跳跃的概率大于第一预设值时，基于所述当前的风速和气温，以及预设脱冰跳跃幅值模型确定输电线路当前发生脱冰跳跃的最大幅值；在所述最大幅值大于预设安全距离时，确定所述输电线路当前发生脱冰跳跃的概率为故障概率以输出故障提示信息。

在本公开的一些实施例中，故障预测提示模块703还用于：在所述最大幅值不大于所述预设安全距离时，确定所述输电线路当前发生脱冰跳跃的概率为零。

在本公开的一些实施例中，所述预设脱冰跳跃幅值模型可由但不限于以下方式确定：建立输电线路脱冰跳跃多档距的有限元模型；基于所述有限元模型，仿真确定不同风速和气温条件下输电线路发生脱冰跳跃的响应时间，以及对应的发生脱冰跳跃的幅值；基于确定的输电线路发生脱冰跳跃的响应时间，以及对应的发生脱冰跳跃的幅值，确定预设脱冰跳跃幅值模型。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式以及带来的相应技术效果已经在有关该方法的实施例中进行了对应的详细描述，此处将不做详细阐述说明。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。作为模块或单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现木公开方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

本公开实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述任一项实施例所述输电线路脱冰跳跃故障预测方法的步骤。

示例性的，该可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

所述计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读存储介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。

本公开实施例还提供一种电子设备，包括处理器以及存储器，存储器用于存储所述处理器的可执行指令。其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任一项实施例中所述输电线路脱冰跳跃故障预测方法的步骤。

下面参照图8来描述根据本发明的这种实施方式的电子设备600。图8显示的电子设备600仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图8所示，电子设备600以通用计算设备的形式表现。电子设备600的组件可以包括但不限于：至少一个处理单元610、至少一个存储单元620、连接不同系统组件(包括存储单元620和处理单元610)的总线630、显示单元640等。

其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元610执行，使得所述处理单元610执行本说明书上述输电线路脱冰跳跃故障预测方法部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元610可以执行如图1中所示输电线路脱冰跳跃故障预测方法的步骤。

所述存储单元620可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(ram)6201和/或高速缓存存储单元6202，还可以进一步包括只读存储单元(rom)6203。

所述存储单元620还可以包括具有一组(至少一个)程序模块6205的程序/实用工具6204，这样的程序模块6205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。

总线630可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。

电子设备600也可以与一个或多个外部设备700(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备600交互的设备通信，和/或与使得该电子设备600能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口650进行。并且，电子设备600还可以通过网络适配器660与一个或者多个网络(例如局域网(lan)，广域网(wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。网络适配器660可以通过总线630与电子设备600的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备600使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、raid系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是cd-rom，u盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的上述输电线路脱冰跳跃故障预测方法。

需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅是本公开的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本公开。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本公开的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本公开将不会被限制于本文所述的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。