基于贝叶斯网络的智能变电站风险关联模型

发布时间：2017-06-05 15:06

  本文关键词：基于贝叶斯网络的智能变电站风险关联模型，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：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220kV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。
【作者单位】： 东北电力大学信息工程学院;东北电力大学电气工程学院;国网江苏省电力公司检修分公司南京运维分部;
【关键词】： 智能变电站 风险分析 贝叶斯网络 粗糙集理论
【基金】：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)~~
【分类号】：TM63;TM76
【正文快照】： 0引言随着用户对电能质量和用电可靠性的要求不断提高,智能变电站作为智能电网的重要组成部分,必须具有智能的安全决策和控制能力。然而大规模复杂智能变电站的安全性侧面较多,当运行方式不断增加时,运行人员很难快速完成风险分析任务,仅从直观的设备或环境监测数据很难快速准

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