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基于贝叶斯网络的电力系统可靠性评估

作　者: 霍利民
导　师: 朱永利
学　校: 华北电力大学（河北）
专　业: 电力系统及其自动化
关键词: 贝叶斯网络人工智能电力系统可靠性评估故障诊断
分类号: TM732
类　型: 博士论文
年　份: 2005年
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内容摘要

目前,电力系统可靠性评估主要采用解析法和蒙特卡罗模拟法,只能进行灵敏度分析和可靠性指标计算,难以有效地识别电力系统可靠性的薄弱环节,而一般可靠性工程中采用的重要度分析方法又难于在电力系统可靠性评估中应用。贝叶斯网络提供了一种知识图解化的表示方法,可以对节点变量之间的因果概率关系进行有向图解描述,主要用于不确定性知识表达、因果推理和诊断推理等。贝叶斯网络的推理模式多样,可以有效地识别电力系统可靠性的薄弱环节。本文利用贝叶斯网络的优势,对其在电力系统可靠性评估中的应用进行了研究,主要研究成果如下: 1.对一般可靠性工程中常用的几种重要度、电力系统可靠性评估的灵敏度分析和贝叶斯网络因果推理、诊断推理的条件概率的物理意义进行了对比分析,结果表明贝叶斯网络方法更适合于识别可靠性薄弱环节。2.将采用前向采样的贝叶斯网络随机模拟推理算法与电力系统可靠性评估中的时序模拟法相结合,提出了适合于大型电力系统可靠性评估的贝叶斯网络时序模拟近似推理算法(简称时序模拟推理算法)。仿真结果表明,该算法的推理结果与贝叶斯网络精确推理算法的推理结果接近。3.基于最小状态割集建立了多状态电气主接线元件的贝叶斯网络模型,对常用的一个半断路器接线方案和双母线接线方案的电气主接线进行了可靠性评估,体现了应用贝叶斯网络进行电气主接线可靠性评估的优势。采用本文提出的时序模拟推理算法和精确推理算法分别对上述两种电气主接线的可靠性进行了计算,结果表明时序模拟推理算法的计算误差较小。4.提出了配电系统可靠性评估的贝叶斯网络模型,并对IEEE 提出的配电系统可靠性测试系统(RBTS)进行了计算,验证了所建贝叶斯网络模型的正确性。5.建立了发电系统和互联发电系统的贝叶斯网络模型,采用本文提出的时序模拟推理算法和精确推理算法分别对IEEE-RTS 发电系统可靠性测试系统进行了可靠性计算,验证了本文所提出的时序模拟推理算法的有效性。6.提出了基于贝叶斯网络的输电系统故障元件的快速故障诊断新方法,建立了具有容错能力的面向输电系统元件的贝叶斯网络故障诊断模型。

全文目录

中文摘要  4-5
ABSTRACT  5-10
第一章绪论  10-20
  1.1 选题背景及意义  10-13
  1.2 电力系统可靠性评估的研究现状  13-15
    1.2.1 电力系统可靠性的评估方法  13-14
    1.2.2 电力系统可靠性的发展和研究现状  14-15
  1.3 贝叶斯网络的研究现状  15-17
    1.3.1 贝叶斯网络概述  15-16
    1.3.2 贝叶斯网络的研究与进展  16-17
  1.4 本文的研究内容和结构安排  17-20
第二章贝叶斯网络推理  20-36
  2.1 贝叶斯网络推理问题简介  20-23
    2.1.1 贝叶斯网络简介  20-21
    2.1.2 D-Separation判定准则  21-22
    2.1.3 单连通和多连通贝叶斯网络  22
    2.1.4 推理问题简介  22-23
  2.2 贝叶斯网络的精确推理  23-31
    2.2.1 基于PolyTreePropagation的方法  23-25
    2.2.2 基于组合优化问题的求解方法  25-27
    2.2.3 基于CliqueTreePropagation的方法  27-29
    2.2.4 贝叶斯网络精确推理算法的计算复杂度  29-31
  2.3 贝叶斯网络的近似推理  31-32
    2.3.1 基于搜索的方法  31
    2.3.2 随机模拟方法  31-32
  2.4 贝叶斯网络推理程序框架  32-35
  2.5 小结  35-36
第三章大电网可靠性评估的贝叶斯网络推理新算法  36-46
  3.1 引言  36
  3.2 常规贝叶斯网络模拟推理算法  36-38
  3.3 常规可靠性评估的模拟法  38-40
    3.3.1 元件状态模拟  39
    3.3.2 系统状态模拟  39-40
  3.4 适于可靠性评估的贝叶斯网络时序模拟推理算法  40-41
  3.5 仿真分析和误差分析  41-45
    3.5.1 精确推理和故障树方法的比较  42-43
    3.5.2 时序模拟法和随机模拟法计算结果的比较  43-45
  3.6 小结  45-46
第四章基于贝叶斯网络的电厂电气主接线可靠性评估  46-64
  4.1 引言  46
  4.2 贝叶斯网络推理结果和几种常见重要度的比较  46-48
  4.3 可靠性评估的贝叶斯网络模型  48-50
    4.3.1 元件的多状态可靠性模型  48-50
    4.3.2 可靠性评估的贝叶斯网络模型  50
  4.4 可靠性评估的贝叶斯网络的建立步骤和推理算法  50-53
    4.4.1 最小路的求取  50-51
    4.4.2 最小状态割集的求取  51-52
    4.4.3 贝叶斯网络文件的生成及推理算法  52-53
  4.5 应用举例  53-62
    4.5.1 两种典型的电厂主接线  53-54
    4.5.2 可靠性评估的贝叶斯网络  54-56
    4.5.3 可靠性评估结果分析  56-62
      4.5.3.1 负荷点供电连续性的可靠性分析  56-57
      4.5.3.2 负荷点供电充裕性的可靠性分析  57
      4.5.3.3 薄弱环节的识别  57-62
  4.6 小结  62-64
第五章基于贝叶斯网络的配电系统可靠性评估  64-77
  5.1 引言  64
  5.2 配电系统可靠性评估的贝叶斯网络模型  64-66
    5.2.1 贝叶斯网络的两状态模型  64-66
    5.2.2 贝叶斯网络的多状态模型  66
  5.3 单出线配电系统可靠性评估  66-71
    5.3.1 贝叶斯网络的建立  67-69
    5.3.2 基于贝叶斯网络的可靠性分析  69-71
  5.4 组合配电系统可靠性评估  71-76
    5.4.1 两种典型配电变电站的可靠性分析  71-74
    5.4.2 基于贝叶斯网络的组合配电系统可靠性评估  74-76
  5.5 小结  76-77
第六章基于贝叶斯网络的发电系统可靠性评估  77-94
  6.1 引言  77
  6.2 发电系统可靠性评估的贝叶斯网络模型  77-83
    6.2.1 电力不足概率(LOLP)的贝叶斯网络模型  77-79
    6.2.2 发电容量的贝叶斯网络模型  79-81
    6.2.3 负荷的贝叶斯网络模型  81-82
    6.2.4 互联发电系统的贝叶斯网络模型  82-83
  6.3 贝叶斯网络的自动生成  83-85
  6.4 应用举例  85-92
    6.4.1 发电系统应用举例  85-88
      6.4.1.1 用IEEE-RTS验证贝叶斯网络模型  85-86
      6.4.1.2 发电机组对系统可靠性的影响分析  86-87
      6.4.1.3 对系统各机组可靠性的诊断分析  87-88
    6.4.2 三区域互联发电系统应用举例  88-92
  6.5 小结  92-94
第七章基于贝叶斯网络的电网故障诊断  94-103
  7.1 引言  94-95
  7.2 Noisy-Or、Noisy-And节点模型简介  95-97
    7.2.1 Noisy-Or模型  95-96
    7.2.2 Noisy-And模型  96-97
  7.3 电网故障诊断的贝叶斯网络模型  97-100
    7.3.1 线路故障模型  97-98
    7.3.2 母线故障模型  98
    7.3.3 联络变故障模型  98-99
    7.3.4 故障模型的参数学习算法  99-100
    7.3.5 诊断方法  100
  7.4 实例应用  100-101
  7.5 小结  101-103
第八章结论与展望  103-105
参考文献  105-111
致谢  111-112
附录A  112-114
附录B  114-117
攻读博士学位期间发表的学术论文  117-118
攻读博士学位期间参加的科研项目  118

基于贝叶斯网络的电力系统可靠性评估

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