基于贝叶斯网络的智能变电站风险关联模型
鉴于在整体上进行智能变电站风险自动分析对日渐复杂的电力系统安全运行有着十分重要的意义,提出并设计了基于贝叶斯网络的智能变电站风险关联模型.首先,基于专家群决策方法确定智能变电站的设备风险及风险诱发因素,建立风险分析决策表,利用粗糙集求取最佳风险约简组合;然后,根据约简决策表自动建立风险关联贝叶斯网络图,提出了采用伽玛分布函数联合专家知识并融入监测数据来更新模型的条件概率分布的方法.最后,对220 kV变电站进行实例分析,利用贝叶斯网络的反向推理功能实现风险诱发概率推理,实验结果证明了该模型的有效性和适用性.
智能变电站、风险分析、贝叶斯网络、粗糙集理论
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TM6;TP3
National Natural Science Foundation of China51277023;Jilin Scientific and Technological Development Program20130206085SF,20140204071GX;国家自然科学基金资助项目51277023;吉林省科技发展计划资助项目20130206085SF,20140204071GX
2016-05-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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