架空输电线路在长期运行当中极易受到覆冰的危害,覆冰严重时易诱发大面积倒塔、断线、闪络跳闸等严重电力安全事故。对此国内外开展了大量关于输电线路覆冰的研究,但是缺少覆冰密度在线监测的研究和监测方法,覆冰和融冰计算中使用的覆冰密度大多采用估算值或纯冰密度,对计算结果会造成无法避免的误差。因此,研究一种能够实时在线监测覆冰密度的监测方法和传感器具有重要的意义。本课题通过对覆冰成因及电容法测量技术的理论研究,详细介绍电容法的测量原理,分析造成覆冰密度差异的主要原因,从理论上证明电容法测量覆冰密度的可行性。在此基础上,通过调节所搭建的人工覆冰室的参数,在实验环境下获得多种类型(密度)的覆冰,并在仿真指导下设计测量覆冰相对介电常数用的电容器。通过实验研究了覆冰密度与相对介电常数、环境温湿度、风速等参数之间的关系,验证电容测量法测量覆冰密度的可行性。基于本课题的理论和实验研究,发现覆冰密度与其影响因素之间存在一个复杂的非线性关系,并发现理论的计算公式在实际测量中并不精确。因此,本课题通过对比分析人工神经网络的性能,选用BP神经网络搭建其非线性关系模型。通过样本参数的训练,得到覆冰密度与影响参数之间的计算模型。基于研究成果及传感器技术,设计并研发数字式覆冰密度传感器,并在传感器内嵌入训练好的覆冰密度计算模型和通讯协议,能够实现覆冰密度的较高精度在线测量和提高传感器的兼容性,并为之配套研发相应的覆冰密度在线监测装置。实验表明本课题研究的覆冰密度监测传感器和监测装置,能够安全稳定的运行,并具有较高的测量精度。图46幅,表12个,参考文献74篇。