基于贝叶斯定理的电网告警可信度算法研究

在当前主站端智能电网调度支持系统中,综合智能分析与告警的多源告警加权可信度算法主要依赖调度经验,会导致告警的误告和漏告问题。为了解决这一问题,提出了一种基于历史故障告警记录数据的告警可信度训练方法。该方法首先通过选择合理的时间窗口,利用概率统计方法,计算出设备不同告警源下的正确告警和错误告警的次数获得先验概率;再通过贝叶斯网络对不同告警源及其组合的可信度进行后验概率的计算,从而得出在不同告警源告警及组合下的告警可信度,将告警信息以量化的形式更准确地展现给调度人员从而降低错误告警次数,提高调度效率。实例表明该算法相比现有算法更加准确有效,且充分挖掘了历史告警数据的信息,提高了电网故障告警的准确度。