近年来,随着全球气候的改变,飓风、冰冻、雨雪等自然灾害频发,对电网的安全运行造成了极大的威胁。尤其因输电线路覆冰造成的电网危害越发严重,导线覆冰严重时将会导致金具损坏、断线倒杆、倒塔等严重事故,危害电网安全稳定的运行。因此,如何对输电线路覆冰灾害进行预警保障电网安全运行逐渐成为一个重要的课题。受微气象以及微地形影响,输电线路覆冰过程呈现出不确定、非线性、高维多变量的特征,其解析型数学模型难于获取。而覆冰监测系统累积的数据中包含了丰富的有价值的信息,本文将基于数据驱动方法,提取覆冰监测微气象数据中包含的有效信息,对输电线路覆冰定性预警方法进行研究:1)针对己有的输电线路覆冰负荷预测预警模型中的微气象特征参数主要依据人工经验进行整定,其知识传递不具可靠性的问题,利用输电线路覆冰在线监测装置记录的历史数据,基于粒子群聚类、谱聚类、密度峰值快速搜索聚类算法,提取了输电线路覆冰过程的微气象特征,给出了一种通用的、有效的且易于用计算机进行工程实现的输电线路覆冰态势预警的定性分析和判定方法。2)针对输电线路覆冰负荷定量预测模型迭代误差随预测步长的增加而增大,无法对长期的覆冰负荷进行预测,以及由于小概率覆冰事件样本较少,训练样本类型不完备,造成的无法对几十年一遇、上百年一遇的重大覆冰灾害进行预测的问题,提出一种基于时序近邻保持嵌入算法的输电线路覆冰定性预警模型,该模型通过对正常情况下的覆冰微气象数据进行训练,构建预警模型,得到一条严重覆冰预警红线,以预测结果是否超限为判断依据,从而预警是否有严重覆冰发生,给出了一种对几十年一遇甚至上百年一遇的重大覆冰灾害进行预警的方法。3)使用MATLAB对以上实验进行了仿真,并使用云南电网提供的历史数据验证了聚类模型、时序近邻保持嵌入算法模型的有效性,使用Python与MATLAB混编的方法设计了输电线路覆冰预警系统。