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极端气象条件下配电网大范围停电贝叶斯网络建模和停电概率预测方法
被引量:
12
1
作者
陈颖
刘冰倩
+2 位作者
朱淑娟
李博达
李俊均
《供用电》
2019年第7期30-34,43,共6页
极端气象事件可引发配电网大面积停电事故,造成严重的经济损失。合理评估和预测极端灾害引发停电风险是实施应急预防所需的关键技术。区别于针对单一设备的灾害停运模型,文章考虑灾后设备停运事件的时空相关性,利用历史灾损记录和灾害...
极端气象事件可引发配电网大面积停电事故,造成严重的经济损失。合理评估和预测极端灾害引发停电风险是实施应急预防所需的关键技术。区别于针对单一设备的灾害停运模型,文章考虑灾后设备停运事件的时空相关性,利用历史灾损记录和灾害数值模拟数据,构建灾害时间贝叶斯网络模型,进而根据灾情快速推理配电网停电范围和停电概率。以IEEE14节点系统为测试对象,通过仿真算例验证了所提方法的有效性和正确性。
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关键词
配
电
网
弹性
极端气象
历史数据仿真
贝叶斯网络
失
电
概率
预测
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职称材料
题名
极端气象条件下配电网大范围停电贝叶斯网络建模和停电概率预测方法
被引量:
12
1
作者
陈颖
刘冰倩
朱淑娟
李博达
李俊均
机构
清华大学电机系
国网福建省电力有限公司电力科学研究院
福建省高供电可靠性配电技术企业重点实验室
出处
《供用电》
2019年第7期30-34,43,共6页
基金
国家电网有限公司科技项目“提升极端灾害下配电网动态恢复和现场指挥关键技术研究”(52130418000L)~~
文摘
极端气象事件可引发配电网大面积停电事故,造成严重的经济损失。合理评估和预测极端灾害引发停电风险是实施应急预防所需的关键技术。区别于针对单一设备的灾害停运模型,文章考虑灾后设备停运事件的时空相关性,利用历史灾损记录和灾害数值模拟数据,构建灾害时间贝叶斯网络模型,进而根据灾情快速推理配电网停电范围和停电概率。以IEEE14节点系统为测试对象,通过仿真算例验证了所提方法的有效性和正确性。
关键词
配
电
网
弹性
极端气象
历史数据仿真
贝叶斯网络
失
电
概率
预测
Keywords
distribution network
resilience
extreme weather
historical data simulation
Bayesian network
outage probability prediction
分类号
TM71 [电气工程—电力系统及自动化]
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出处
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被引量
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1
极端气象条件下配电网大范围停电贝叶斯网络建模和停电概率预测方法
陈颖
刘冰倩
朱淑娟
李博达
李俊均
《供用电》
2019
12
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