智能评估提升山地电力架空线路运维质量：预测与数据决策

本文主要探讨了山地电力架空线路运维质量的智能评估问题，针对在山地环境中常见的电力线路问题，如频繁发生的由树竹生长缺陷导致的短路故障。作者刘念和易正俊，以及易校石，通过对重庆大学和伊犁师范大学的合作研究，提出了一个解决策略。 首先，他们通过主成分分析方法，识别出影响山地电力架空线路运维质量的三个关键因素：树竹生长缺陷的数量、缺陷的消除数量以及通道运维资金使用的合理性。这一步骤旨在找出影响线路安全和效率的主要变量，为后续的优化提供依据。 接下来，作者构建了一个树竹生长规律的预测模型，通过分析历史数据和生长环境，预估未来可能出现的生长缺陷情况。这种预测能力有助于电力公司提前规划资源，避免因树竹生长引起的故障，减少抢修成本和客户投诉。 进一步，他们利用Logistic回归模型，将这些预测结果与运维资金的分配结合起来，创建了一个智能评估模型。这个模型允许供电公司在数据驱动的基础上进行运维决策，力求实现架空线路零故障运行，提升客户满意度和供电公司的经济效益。 文章的关键词包括架空线路、预测模型、数据决策和智能评估，表明研究的核心在于运用现代统计学和数据分析技术，以提高电力行业的运营效率和客户服务体验。通过智能评估手段，供电企业能够更科学地管理维护工作，降低运营风险，提升整个电力系统的可靠性。 这篇首发论文提出了一种创新的方法，通过智能化的方式对山地电力架空线路运维质量进行实时监测和优化，具有很高的实用价值和理论意义，对于保障电力供应稳定和提升服务质量具有重要意义。