本文選題：供電可靠性預(yù)測 + 非參數(shù)核密度估計(jì)��； 參考：《華北電力大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年06期

【摘要】：為了提高配電網(wǎng)供電可靠性預(yù)測精度,借鑒Copula函數(shù)在可靠性評估方面的應(yīng)用,提出了基于非參數(shù)核密度估計(jì)法和Copula函數(shù)相結(jié)合的配電網(wǎng)供電可靠性預(yù)測算法。首先通過考慮線路平均故障率和平均維修時(shí)間之間的相關(guān)性,采用非參數(shù)核密度估計(jì)法擬合二者的邊緣分布,通過最大似然法估計(jì)Copula函數(shù)的相關(guān)參數(shù);然后采用最小歐式距離進(jìn)行Copula優(yōu)選,進(jìn)而建立線路故障率和維修時(shí)間的模型,預(yù)測下一年的供電可靠性指標(biāo);最后以華東某地供電公司提供的數(shù)據(jù)為例進(jìn)行仿真分析。結(jié)果表明,該模型能較好地滿足供電可靠性預(yù)測要求,預(yù)測精度高于BP算法。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of power supply reliability prediction in distribution network, a new power supply reliability prediction algorithm based on nonparametric kernel density estimation method and Copula function is proposed by referring to the application of Copula function in reliability evaluation. Firstly, considering the correlation between the average fault rate and the average maintenance time, the non-parametric kernel density estimation method is used to fit the edge distribution of the two parameters, and the maximum likelihood method is used to estimate the related parameters of Copula function. Then the minimum European distance is used to select Copula, and then the fault rate and maintenance time model is established to predict the reliability index of power supply next year. Finally, the data provided by a power supply company in East China is taken as an example to carry out simulation analysis. The results show that the model can well meet the demand of reliability prediction of power supply, and the prediction accuracy is higher than that of BP algorithm.
【作者單位】： 華北電力大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51367059)
【分類號】：TM732

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本文編號：2103465