结合D-S证据推理的贝叶斯网络法在配电网可靠性评估中的.pdf

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1、2009年7月电工技术学报Vol.24No.7第24卷第7期TRANSACTIONSOFCHINAELECTROTECHNICALSOCIETYJul.2009结合D-S证据推理的贝叶斯网络法在配电网可靠性评估中的应用赵书强程德才刘璐（华北电力大学电气与电子工程学院保定071003）摘要D-S证据理论的不确定推理方法，能够很好地处理具有模糊和不确定信息的合成问题。本文针对配电网可靠性评估中原始参数的不完整或者主观性参数对评估结果的影响，将D-S证据推理方法与传统的贝叶斯网络法相结合，进行配电系统的可靠性评估。通过构造信任函数、似然函数和多状态的节点模型，建

2、立改进的贝叶斯网络模型。该方法很好地解决了由于信息的不完整和不确定对可靠性评估结果造成的影响，减少了传统可靠性评估方法对设备原始参数的依赖性，更加客观地反映了系统的可靠性。通过实例分析，验证了该方法的有效性。关键词：D-S证据推理贝叶斯网络配电系统可靠性中图分类号：TM732ReliabilityEvaluationofPowerDistributionSystemBasedonD-SEvidenceInferenceandBayesianNetworksMethodZhaoShuqiangChengDecaiLiuLu(NorthChinaElectri

3、cPowerUniversityBaoding071003China)AbstractTheuncertaininferenceofD-Sevidencetheorycandealwiththeambiguityanduncertaintyofinformationissues.Thispaperaimsfortheeffectofincompleteoftheoriginalparametersortheeffectofsubjectiveparametersinthereliabilityevaluationofdistributionsystem.A

4、D-SevidenceinferencemethodcontactedwithBayesiannetworksforreliabilityevaluationofdistributionsystemispresented．ItconstructsimprovedBayesiannetworksmodelbymeansofbelieffunctions,plausibilityfunctionsandmultimodenodemodels.Thismethodresolvestheinfluenceofinformativeinadequacyandunce

5、rtainty,andmakesamorerationalevaluationresult.Itisprovedtobeavailableandvalidthroughanexample．Keywords：D-Sevidenceinference,Bayesiannetworks,distributionsystem,reliability展。国家科技支撑计划资助项目(2008BAA14B05)。目前应用于配电系统可靠性评估的算法主要分收稿日期2008-04-08改稿日期2008-09-22为MonteCarlo模拟法和解析法。MonteCarlo模拟法[

6、1-2]原理简单，可以考虑参数的时变特性，但模拟1引言样本容量和评估精度之间的矛盾制约了其应用范围。解析法物理概念清晰，逻辑关系明确，模型精度高，配电系统处于电力系统末端，直接与用户相连，但随着系统元件的增多，建模的工作量也随之增大。是电力系统向用户供应电能和分配电能的重要环节。解析法常见的有故障模式后果分析法[3]、最小路法近年来随着人们对配电系统在供电可靠性中地位认[4]、网络等值法[5]和状态空间法[6]。近年来将贝叶识的提高，配电系统可靠性的研究得到了迅速的发斯网络法应用于配电系统的可靠性评估，能很好地第24卷第7期赵书强等结合D-S证据推理的贝叶

7、斯网络法在配电网可靠性评估中的应用135弥补传统评估方法的不足。文献[7]利用配电系统的复杂配电系统的贝叶斯网络模型主要包括“与”最小割集转化成贝叶斯网络，并通过所建模型求取节点模型、“或”节点模型和“因果”节点模型。系统中各元件的重要度。文献[8]在馈线分区的基础图1中大写字母（A,B,C）表示节点变量，T表示上建立了双层同构的贝叶斯模型，用于计算系统的正常，F表示故障，d1、d2、d3和d4分别是根据具停运概率和频率指标。体情况确定的条件概率P(C

8、A,B)的具体取值。假如当系统中部分元件的原始参数缺失或者不确定节点A、B表示电力系统的实际元件，则节点

9、C表时，可以建立区间贝叶斯网络，通过贪婪背包算法示由两个元件组成的