基于贝叶斯网络的牵引变电所主接线可靠性评估

贝叶斯网络是研究不确定性问题的重要方法之一,把贝叶斯网络法用到牵引变电所的可靠性评估中,结合牵引变电所电气主接线的故障树和最小路来建立贝叶斯网络。通过故障树的贝叶斯网络计算了其可靠性指标,能够有效地识别系统的薄弱环节,实现了牵引变电所可靠性的定性和定量评估。用基于最小路的贝叶斯网络对上面的可靠性指标进行了验证,为牵引变电所可靠性评估提供了新的方法。     

贝叶斯网络在配电系统可靠性评估中的应用

提出了基于元件的最小状态割集建立多状态贝叶斯网络以实现配电系统可靠性分析的新方法.该方法的特点是不仅能进行配电系统的可靠性指标评估,而且还能方便地得到系统各元件状态和最小状态割集对整个系统可靠性的影响,从而克服了配电系统传统可靠性评估方法的不足.     

基于改进贝叶斯网络的风电机组动态可靠性评估

传统的贝叶斯网络方法对于新型智能化风电机组获取的“多元异质”状态信息、机组部件故障与状态信息间的耦合关联描述不全面,易造成可靠性评估结果不准确。为此,建立一种融合故障树、云模型及无标度网络的改进贝叶斯网络。引入迭代更新的思路,将改进贝叶斯网络与时序分析方法相结合,提出一种风电机组动态可靠性评估方法。算例结果表明,该方法不仅可以有效地利用风电机组的实时状态信息进行定量的动态可靠度计算,而且可以利用贝叶斯网络、状态结构洞以及无标度网络实现对状态信息与“部件-状态”结构关联特性的表达,提高了动态可靠性评估的准确性。     

基于双层同构贝叶斯网络模型的配电网可靠性评估

提出了一种双层同构贝叶斯网络模型进行配电网的可靠性评估和再评估.在进行馈线分区的基础上,结合区域故障模式影响分析(Failure-Mode-and-Effect Analysis,FMEA)构成贝叶斯网络.通过贝叶斯网络的正向推理评估负荷点及配电网的可靠性,求取可靠性指标.通过网络的反向推理进行假设分析,识别网络中的薄弱环节,采用双层结构分别计算停运概率指标和停运频率指标.该方法可以处理带子馈线的复杂配电网可靠性评估问题,能够考虑自动装置不可靠动作、备用电源、线路计划检修等情况.算例分析结果表明了该方法的有效性.     

设备可靠性的贝叶斯评估

对电力设备可靠性的评估问题进行了研究。利用贝叶斯的条件概率理论 ,提出了在电力系统数据不足 ,且存在不定因素的情况下 ,基于概率的设备故障率预测方法 ,讨论了后验概率对先验概率的敏感性。同时还讨论了基于概率的故障率分析模型的建立。结果表明 ,贝叶斯法则用于设备可靠性评估是适宜的     

贝叶斯网络在数字化变电站信息传输可靠性研究中的应用

在数字化变电站中,变电站信息传输的可靠性影响着变电站自动化和电力系统运行的可靠性。根据采样值信号、跳闸信号和文件数据三类数据信息建立变电站信息传输可靠性模型的贝叶斯网络,分别对星形和环形两种数字化变电站网络结构下的信息传输进行可靠性分析,使用贝叶斯特有的双向推理技术计算可靠性指标和系统失效时三类数据信息传输及元件的失效度,计算结果能够用来确定变电站信息传输的薄弱环节。     

贝叶斯网络的复杂配电网可靠性评估

为使电力市场环境下电网供电可靠性与经济性之间达到最大满意度,综合考虑负荷转移过程中的网络约束条件,建立贝叶斯网络模型,运用其特有的双向推理方法,不仅能起到配电系统可靠性指标评估的传统方法的作用,更能定量地分析出各元件对系统可靠性的影响,得出系统的薄弱环节,为系统的改进提供依据.并且对IEEE4中馈线1进行实例分析,证明了贝叶斯网络方法在配电网可靠性分析中是可行且高效的.     

贝叶斯法在继电器可靠性评估中的应用

简要介绍了贝叶斯方法的基本原理 ,较系统地论述了贝叶斯方法评估继电器的失效率、平均无故障工作时间和可靠度 ,并提供了先验分布参数的确定方法 ,最后用实例作了说明。     

贝叶斯法在继电器可靠性评估中的应用

简要介绍了贝叶斯方法的基本原理,较系统地论述了贝叶斯方法评估继电器的失效率、平均无故障工作时间和可靠度,并提供了先验分布参数的确定方法,最后用实例作了说明.     

基于贝叶斯网络的铁路外部电源供电可靠性评估

可靠性评估是高速铁路外部电源方案设计的重要内容,将基于概率推理的贝叶斯网络应用于高速铁路外部电源供电可靠性评估,建立了最小割集法和最小路集法的贝叶斯网络模型,定量计算了每个牵引变电所断电的概率,算例分析验证了上述方法的可行性和正确性。利用贝叶斯网络双向推理技术,定量计算了外部电源系统中各元件的后验概率,实现了外部电源供电薄弱环节的辨识。上述研究方法和研究结果可以应用于高速铁路外部电源方案优化设计中。     

用于电力系统可靠性评估的贝叶斯网络时序模拟推理算法

提出了基于时序模拟的贝叶斯网络近似推理算法.利用均匀分布的伪随机数,采用逆变换法得到每个元件各状态持续时间的采样值,根据网络的逻辑关系,分别得到最小状态割集和系统节点的时间采样值,进而获得一个前向采样的样本序列.当样本序列的数量足够大时,边缘统计量和条件统计量与节点的边缘概率和条件概率接近,从而得到网络的近似推理结果.仿真结果表明,该算法与精确解接近,有较好的适应性.该方法便于寻找电力系统可靠性薄弱环节,能计算各种可靠性指标,适于大型电力系统的可靠性评估.     

GO法在继电保护可靠性评估中的初步应用

基于状态概率公式推导的方法可以对系统进行精确的定量分析,但当系统中包含有共有信号时分析将变得十分复杂。针对该问题,探讨了一种新的定量计算方法,将一种新的可靠性分析方法——GO法引入到电力系统领域中,探讨了该方法在继电保护系统可靠性分析中的应用。结合所开发的GO程序,可十分方便快捷地对系统进行精确的定量与定性分析。基于故障树法对同一系统的分析结果验证了GO法在继电保护可靠性分析中的可用性与正确性。最后,通过对2种方法特点的比较,阐明了GO法的特点和优势。     

结合D-S证据推理的贝叶斯网络法在配电网可靠性评估中的应用

D-S证据理论的不确定推理方法,能够很好地处理具有模糊和不确定信息的合成问题。本文针对配电网可靠性评估中原始参数的不完整或者主观性参数对评估结果的影响,将D-S证据推理方法与传统的贝叶斯网络法相结合,进行配电系统的可靠性评估。通过构造信任函数、似然函数和多状态的节点模型,建立改进的贝叶斯网络模型。该方法很好地解决了由于信息的不完整和不确定对可靠性评估结果造成的影响,减少了传统可靠性评估方法对设备原始参数的依赖性,更加客观地反映了系统的可靠性。通过实例分析,验证了该方法的有效性。     

基于贝叶斯网络的多状态变压器可靠性跟踪分析

大型电力变压器是输变电系统的关键设备,其可靠性直接关系到电网的安全稳定运行。为了提高变压器可靠性跟踪分析的效率,提出一种基于贝叶斯网络的多状态变压器可靠性跟踪分析方法。给出了适用于多状态变压器的不可靠性指标跟踪算法。根据相关参考文献、专家经验及数据搜集,首次从部件的角度构建了电力变压器贝叶斯网络模型。结合可靠性指标统计,对变压器可靠性进行了跟踪分析,确定了影响变压器可靠性的关键部件,辨识了变压器薄弱环节。通过运用贝叶斯网络对变压器可靠性进行跟踪分析,为变压器的状态维修及全寿命周期管理提供了理论和数据支持。     

贝叶斯网络在大坝风险分析中的应用

风险分析是大坝安全风险管理的重要环节,目前多以事件树、故障树作为分析方法,但存在一定的局限性.而贝叶斯网络作为一个较新的系统风险分析工具,能够快速而有效地求解出系统的失效概率,并能够通过双向推理,直观地分析出系统中各部件对系统安全的影响大小,从而得到系统的薄弱环节,有利于采取安全补救措施.本文在简要介绍贝叶斯网络的基础上,通过两个例子说明贝叶斯网络在大坝风险分析中的应用,从而为大坝风险分析提供一种新方法.     

基于IEC61850配电系统自动化可靠性评估

配电系统自动化的可靠性对于整个电力系统的可靠性至关重要。提出了一种在配电系统元件发生故障情况下基于IEC61580标准的配电系统自动化的可靠性评估方法。首先简要介绍了IEC61850规约、配电系统自动化的构架以及主要功能。然后提出利用故障树分析方法来量化该系统的可靠性指标,利用概率模型来估计系统元件故障率、修复时间等可用性指标,从而计算IEC61850系统的可靠性。并分析了在线路故障和母线故障的情况下,基于IEC61850配电自动化系统中故障定位情况以及与配电系统可靠性的关系。最后对所提方法在RBTS上进行了仿真分析,验证了所提方法的正确性。     

中压配电网可靠性评估的级别树算法

提出中压配电网的可靠性评估级别树算法。考虑到中压配电网故障隔离、修复和切换等过程,以及开关动作特性,提出开关树、断路树2种可靠性级别树的概念和形成算法,进而将配电网等值为等效的开关树、断路树。采用动态链表模型存储可靠性级别树信息以减少冗余存储,降低存储复杂性。计及设备故障、备用切换等对负荷点可靠性的影响,基于可靠性级别...     

基于贝叶斯网络的智能电能表可靠性预计的研究

可靠性作为智能电能表正常工作的重要指标,是现阶段电能质量研究的重点问题,本文针对智能电能表可靠性预计的重要性为切入点,讨论电能表可靠性的研究过程,以贝叶斯网络为依据,分析了传统的贝叶斯网络的可靠性预计双向推理的方法,并且同时结合故障树的模型理论,在可靠性研究的求解过程中引入了新的桶消元法对贝叶斯网络进行计算简化,从而快速得到可靠性预计结果。最后通过本文提出的方法,应用于电能表可靠性预计实例当中,计算的结果满足GJB/Z299C-2006标准在误差范围内的要求,从而证明,该方法简化预计过程的同时准确的预计出可靠性结果。