介绍高压输电线路温度在线监测的重要性及其在电力系统中的作用，以及目前存在的问题和挑战。
明确本文的研究目标，包括提高温度监测的准确性和实时性，减少电力系统故障的风险。
阐述本研究对提升电网运行安全性和可靠性的贡献，以及对电力系统智能化发展的推动作用。
国外研究现状，国内研究现状
详细列出本文将要探讨的主要内容和技术路线，包括温度监测技术、数据处理方法等。
描述研究的整体思路，从理论分析到实验验证，再到应用案例分析的具体步骤。
介绍本文采用的研究方法，包括理论建模、实验设计、数据分析等。
概述论文各章节的内容安排，包括各章的主要研究内容和相互关系。
指出本文相对于现有研究的创新之处，包括新技术的应用、新算法的设计等。
介绍温度监测技术的基本概念，以及各种温度监测技术的特点和应用场景。
分析传统温度监测技术存在的问题，如精度低、实时性差等。
探讨现代温度监测技术的发展趋势，包括无线传感网络、光纤传感技术等。
列举几个典型的应用案例，展示温度监测技术的实际应用效果。
详细介绍温度数据采集系统的构成，包括传感器类型、安装位置等。
讨论如何选择适合的温度传感器，并优化其布置以获得最佳监测效果。
描述数据预处理的方法，包括去噪、插值等，以确保数据质量。
介绍特征提取的方法，包括PCA、LDA等，以及降维技术的应用。
探讨数据质量控制的措施，以及异常值检测和处理的方法。
介绍基于物理原理的温度监测模型的建立方法，包括热传导方程等。
描述模型参数的辨识方法，包括最小二乘法、遗传算法等。
讨论模型验证的方法，包括对比实验和现场测试，以及模型校正的策略。
评估模型的精度和可靠性，提出改进措施以提高模型性能。
解释数据与物理模型融合的基本原理，包括数据驱动和物理模型驱动的结合方式。
讨论不同的融合方法及其适用场景，提出优化策略以提高融合效果。
详细介绍融合模型的构建方法，以及训练过程中的关键步骤和参数设置。
评估融合模型的性能指标，包括准确性、鲁棒性等，并提出优化措施。
设计基于数据驱动的温度监测算法，包括机器学习和深度学习方法。
设计基于物理模型驱动的温度监测算法，包括热传导方程的求解方法。
设计融合数据驱动和物理模型驱动的温度监测算法，提高监测精度。
实现设计的温度监测算法，并进行性能测试，验证其有效性和可靠性。
介绍实验平台的构成，包括硬件设备、软件环境等，并描述搭建过程。
设计不同温度变化条件下的实验，并详细记录数据采集的过程。
将设计的温度监测算法应用于实际高压输电线路，并分析其效果。
分析实验结果，验证算法的有效性和可靠性，并提出改进建议。
总结本文的主要研究成果，包括温度监测技术的改进和应用效果。
指出研究中存在的问题和不足，为进一步研究提供方向。
展望未来的研究方向，提出进一步改进的建议和措施。