一种基于大数据挖掘的输电线路运行风险预测方法

本申请提供一种基于大数据挖掘的输电线路运行风险预测方法，包括：实时采集输电线路杆塔螺栓连接处的高频振动数据和环境参数，生成包含振动频率、振幅和温度的时间序列数据集；对时间序列数据集采用傅里叶变换算法，提取振动频率的主频分量，根据螺栓材料热膨胀系数及温度对振动频率进行线性校正，生成频率特征集；根据初步特征集和应力分布特征集构建螺栓状态评估模型，进行螺栓状态的评估，输出螺栓预紧力衰减程度；根据优化后的状态评估模型输出的各个螺栓的状态评分，计算该螺栓连接处整体的载荷分担和振动频率漂移程度，生成载荷分担特征集。