本文關(guān)鍵詞：貝葉斯網(wǎng)絡(luò)法與盲數(shù)相結(jié)合的配電網(wǎng)可靠性評(píng)估

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【摘要】：針對(duì)可靠性評(píng)估過程中原始參數(shù)具有多種不確定性的問題,提出一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)法與盲數(shù)相結(jié)合的配電網(wǎng)可靠性評(píng)估的方法。該方法用盲數(shù)理論處理原始參數(shù)的不確定性,可靠性參數(shù)及指標(biāo)均為盲數(shù)形式。與常規(guī)可靠性評(píng)估方法相比,該方法在簡化盲數(shù)計(jì)算的情況下得到負(fù)荷與系統(tǒng)可靠性指標(biāo)的范圍及對(duì)應(yīng)的可信度,結(jié)果反映出參數(shù)不確定性對(duì)可靠性指標(biāo)的綜合影響,并利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)特有的雙向推理模式,辨識(shí)出網(wǎng)絡(luò)的薄弱環(huán)節(jié)。算例分析驗(yàn)證了該方法的有效性。
【作者單位】： 華北電力大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 配電 可靠性 評(píng)估 貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 盲數(shù) 不確定性
【分類號(hào)】：TM732
【正文快照】： 0引言配電網(wǎng)可靠性評(píng)估常見的方法有故障模式后果分析法[1]、最小路法[2-3]、等值法[4]、混合型算法[5-7]等。此外還有新發(fā)展的人工智能算法如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法[8-9]、模糊評(píng)估方法[10]等。但這些方法評(píng)估可靠性均是基于元件可靠性參數(shù)為確定值的假設(shè),實(shí)際上天氣的好壞、地理因

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