基于贝叶斯网络的智能变电站风险关联模型

• 作者: 曲朝阳 曲楠 杨杰明 杨琴 柳伟青
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 关键词: 智能变电站 风险分析 贝叶斯网络 粗糙集理论
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 研制与开发
• 页码范围: 95-99
• 页数: 5页
• 字数: 3853字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7500/AEPS20150518003

摘要

鉴于在整体上进行智能变电站风险自动分析对日渐复杂的电力系统安全运行有着十分重要的意义,提出并设计了基于贝叶斯网络的智能变电站风险关联模型.首先,基于专家群决策方法确定智能变电站的设备风险及风险诱发因素,建立风险分析决策表,利用粗糙集求取最佳风险约简组合;然后,根据约简决策表自动建立风险关联贝叶斯网络图,提出了采用伽玛分布函数联合专家知识并融入监测数据来更新模型的条件概率分布的方法.最后,对220 kV变电站进行实例分析,利用贝叶斯网络的反向推理功能实现风险诱发概率推理,实验结果证明了该模型的有效性和适用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曲朝阳	东北电力大学信息工程学院	104	1025	15.0	26.0
2	杨杰明	东北电力大学信息工程学院	36	145	7.0	10.0
3	曲楠	国网江苏省电力公司检修分公司南京运维分部	5	26	3.0	5.0
4	柳伟青	东北电力大学电气工程学院	3	16	2.0	3.0
5	杨琴	东北电力大学信息工程学院	2	16	2.0	2.0