基于非参数核密度估计和Copula函数的配电网供电可靠性预测

发布时间：2018-07-06 16:43

  本文选题：供电可靠性预测 + 非参数核密度估计　； 参考：《华北电力大学学报(自然科学版)》2017年06期

【摘要】：为了提高配电网供电可靠性预测精度,借鉴Copula函数在可靠性评估方面的应用,提出了基于非参数核密度估计法和Copula函数相结合的配电网供电可靠性预测算法。首先通过考虑线路平均故障率和平均维修时间之间的相关性,采用非参数核密度估计法拟合二者的边缘分布,通过最大似然法估计Copula函数的相关参数;然后采用最小欧式距离进行Copula优选,进而建立线路故障率和维修时间的模型,预测下一年的供电可靠性指标;最后以华东某地供电公司提供的数据为例进行仿真分析。结果表明,该模型能较好地满足供电可靠性预测要求,预测精度高于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.
【作者单位】： 华北电力大学电气与电子工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51367059)
【分类号】：TM732

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本文编号：2103465