随着电力能源在国民经济生产中扮演着越来越重要的角色,电力需求不断扩大,远距离、大容量输电技术的作用日益突出。目前的输电线路载流量限值制约了线路的输送容量,利用大数据分析的方法对输电线路负载能力进行动态评估和预测能够在保证电网安全稳定运行的前提下,提升输电线路效率,保证充足的电力供应。本文对现有输电线路负载能力计算的模型、标准和公式进行了分析对比。基于大数据分析的原理,利用统计分析的方法,讨论了输电线路负载能力计算评估边界条件的制定原则,并以山东地区为例,计算得出不同规格导线的稳态和暂态载流能力。针对输电线路负载能力评估过程中的关键参量,利用数据相关性对导线温度、弧垂进行建模,得到关键参量的评估模型。融合气温、风速、负荷电流等多个影响因素,利用神经网络在线学习对输电线路的稳态和暂态负载能力展开多时间尺度的评估预测,并以蒙特卡洛方法对误差进行分析。通过对比线路真实的负载能力和运行负荷,充分证明动态评估预测输电线路负载能力在挖掘线路输送潜力方面的重要意义,评估和预测结果也为电网紧急情况下进行电力调度以及线路故障检修策略的制定提供参考。最后,本文研制了基于气候模型的输电线路负载能力评估预测系统,利用前文论述的评估预测原理,结合已有硬件设计,对线路负载能力进行实时评估和预测,并以测试分析验证系统的可行性。