导线覆冰极值模拟：广义帕雷托分布的应用

"导线覆冰极值的概率分布模拟及其应用试验 (2010年)" 这篇论文主要探讨了导线覆冰极值的概率分布模型及其在电力系统中的应用。研究团队利用了中国南方多个气象站和电力部门观冰站收集到的导线覆冰每日冰厚数据，对导线覆冰的极端事件进行了深入分析。他们引入了两种统计分布模型——广义极值分布（Generalized Extreme Value Distribution, GEV）和广义帕雷托分布（Generalized Pareto Distribution, GPD），这两种分布常用于极端值理论的研究。 在模型构建过程中，研究者采用了超门限方法，通过泊松分布来拟合超过特定阈值的覆冰事件次数，这种方法有助于识别和分析极端事件。同时，他们利用Hill图解法来确定合适的门限值，这是一种在极值统计中常用的技术，能帮助确定数据集中极端值的界限。 论文结果显示，对于导线覆冰的冰厚极值模拟，广义帕雷托分布相对于广义极值分布具有更高的拟合精度。这意味着广义帕雷托分布更能准确地反映导线覆冰的最严重情况。此外，通过对不同样本长度下的重现期冰厚极值进行估计，研究发现广义帕雷托分布的稳定性更强。当样本容量达到大约25年时，其对重现期冰厚极值的估计趋于稳定，这为短时间序列的数据提供了可靠的估算依据。 这一研究对于电力系统的规划和运行具有重要意义，因为它可以帮助预测极端覆冰事件，进而减少因导线覆冰导致的电力设施损坏和停电事故。通过这样的概率分布模拟，电力公司可以更准确地评估冰灾风险，制定预防措施，提高电网的抵御能力，确保供电安全。关键词包括广义极值分布模型、广义帕雷托分布模型、导线覆冰以及重现期，这些都是论文研究的核心概念。