应用贝叶斯网络的连锁故障模式识别

• 作者: 廖苑晰 戴旭 李华强 林茂君 王伊渺 韦平
• 来源期刊: 电力系统及其自动化学报
• 学科: 工学
• 关键词: 连锁故障 贝叶斯网络 故障概率 风险指标 模式识别
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 102-106
• 页数: 5页
• 分类号: TM712
• 字数: 4032字
• 语种: 中文

摘要

电网连锁故障的演变是一个随机过程,而大部分线路断线故障都可以用断路器的开断进行描述.贝叶斯网络能够灵活描述不确定信息,并能进行不确定性推理.以贝叶斯网络理论构建系统实时网络拓扑并计算故障概率,同时引入能够反映电力系统运行状态的支路静态势能函数来综合构建出风险指标,进行连锁故障模式识别.以IEEE-30母线系统进行算例分析,仿真结果能够搜索出各种连锁故障模式集,并能反映出各个模式的严重程度,验证了该方法的合理性、有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李华强	四川大学电气信息学院智能电网四川省重点实验室	112	1109	18.0	28.0
2	王伊渺	四川大学电气信息学院智能电网四川省重点实验室	5	95	4.0	5.0
3	廖苑晰	四川大学电气信息学院智能电网四川省重点实验室	3	39	3.0	3.0
4	戴旭	四川大学电气信息学院智能电网四川省重点实验室	6	7	1.0	2.0
5	林茂君	四川大学电气信息学院智能电网四川省重点实验室	6	72	5.0	6.0