数据中心配电系统可靠性评估方法研究与应用

发布时间：2024-12-24 22:28

　　在电力系统可靠性评估中,传统的网络法需要首先取得元件的精确故障率,而位于电力系统末端用户层面的数据中心配电系统由于元件的样本容量少、无法进行试验测试、缺乏故障失效数据甚至无失效性等原因,导致无法获取元件的精确故障概率,同时在数据中心配电系统中采用了结构复杂的UPS电源设备来提高末端用户设备的供电可靠性,不能采用网络法求解和分析可靠性。本文通过引入多源证据采用改进证据理论对统计的元件故障率进行合成修正,得到包含不确定性的元件故障率,采用贝叶斯网络法求得系统顶事件发生的概率区间。首先,分析了 Dempster证据合成公式在高可靠性设备的证据合成中合成结果趋向完全可靠的的情况并不可信,提出了一种基于证据距离的改进证据合成公式,可以将冲突不足证据合成得到更为可信的结果。其次,采用马尔科夫理论对UPS电源设备的状态转移过程进行分析,通过分析UPS并机系统故障路径提出了输出端失效概率的数学模型。最后,采用贝叶斯网络法求得顶事件发生概率,并通过元件的概率重要度和认知重要度两个指标对数据中心配电系统可靠性评估结果进行了分析。

【文章页数】：64 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
    1.1 课题研究背景与意义
    1.2 国内外技术现状
    1.3 本文主要研究内容
第2章 数据中心配电系统可靠性指标与模型分析
    2.1 元件可靠性基本指标
    2.2 配电系统元件的停运失效模型
    2.3 可修复元件与不可修复元件的可靠性分析
        2.3.1 马尔科夫过程
        2.3.2 可修复元件可靠性分析
        2.3.3 不可修复元件可靠性分析
    2.4 UPS并机冗余系统可靠性分析
        2.4.1 UPS电源单机运行的三种状态及其可靠性
        2.4.2 UPS电源并机运行的三种状态及其可靠性
    2.5 计算实例
        2.5.1 不可修复元件的可靠度计算实例
        2.5.2 可修复元件的可靠度计算实例
    2.6 本章小结
第3章 基于改进证据理论和贝叶斯网络的配电系统可靠性评估方法研究
    3.1 元件故障率中的不确定性信息来源
    3.2 基于改进证据理论的不确定性量化分析方法
        3.2.1 证据理论的概念
        3.2.2 证据理论中Dempster合成规则的改进
        3.2.3 基于改进证据理论的不确定性量化分析步骤
        3.2.4 实例验证
    3.3 基于改进证据理论和贝叶斯网络的可靠性评估方法
        3.3.1 贝叶斯网络原理
        3.3.2 贝叶斯网络建模与可靠性评估方法
    3.4 基于重要度分析的系统可靠性评估结果应用
    3.5 仿真测试
    3.6 本章小结
第4章 某数据中心配电系统可靠性评估与分析
    4.1 某数据中心配电系统概况及其故障参数
    4.2 某数据中心配电系统的可靠性评估
        4.2.1 基于改进证据理论求解元件故障概率区间
        4.2.2 基于贝叶斯网络求解数据中心配电系统可靠度
    4.3 某数据中心配电系统可靠性评估结果的应用
    4.4 本章小结
第5章 结论与展望
致谢
参考文献
攻读学位期间主要研究成果



本文编号：4020018