电力系统元件稳态可用度的非精确统计推断

发布时间：2018-09-07 19:30

【摘要】：元件稳态可用度是电力系统可靠性评估中的重要数据。传统的可用度估计在样本信息不充足的情况下的结果不再准确。现有的样本信息和完整的概率信息之间的差距会产生非精确性。在这种情况下可以用非精确概率代替传统的精确概率,为非精确性和随机性建模。该文采用伽玛指数模型构造无故障工作时间和故障修复时间的概率箱,进而得到元件稳态可用度区间值;分析参数s对稳态可用度区间值收敛速度的影响。该稳态可用度区间值依概率收敛到真实值。这个区间值大小反映随机性,区间宽度反映非精确性。算例分析说明了所提方法在实际电力系统中的应用;并利用马尔科夫更新过程模拟生成样本数据,验证了算法的有效性。
[Abstract]:The steady-state availability of components is an important data in power system reliability evaluation. The traditional estimation of availability is no longer accurate when the sample information is not sufficient. The gap between existing sample information and complete probabilistic information can lead to inaccuracy. In this case, imprecise probability can be used instead of traditional exact probability to model imprecision and randomness. In this paper, the gamma-ray exponential model is used to construct the probability box of fault-free working time and fault repair time, and then the steady-state availability interval value of components is obtained, and the influence of parameter s on the convergence rate of steady-state availability interval value is analyzed. The interval value of the steady-state availability converges to the real value by probability. The value of the interval reflects randomness, and the width of the interval reflects inaccuracy. An example is given to illustrate the application of the proposed method in practical power system, and the validity of the algorithm is verified by using Markov update process to simulate and generate sample data.
【作者单位】： 合肥工业大学电气与自动化工程学院;北京市信息技术研究所;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51007017)~~
【分类号】：TM732

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2229204