（电力系统及其自动化专业论文）基于贝叶斯网络的电力系统可靠性评估.pdf

英文摘要 a b s t r a c t a tp r e s e n t ，m o n t ec a r l om e t h o da n da n a l y t i c a lm e t h o da r ew i d e l yu s e di np o w e r s y s t e mr e l i a b i l i t ya s s e s s m e n t h o w e v e r , t h e yc a no n l yc a l c u l a t et h er e l i a b i l i t yi n d i c e s a n dm a k es e n s i t i v i t ya n a l y s i sa n dc a t l te f f e c t i v e l yi d e n t i f yt h ew e a ke l e m e n t s f u r t h e r m o r e ，i ti sd i f f i c u l tt oa p p l yi m p o r t a n c ea n a l y s i sm e t h o d w h i c hi su s u a l l yu s e di n g e n e r a lr e l i a b i l i t ye n g i n e e r i n g ，t op o w e rs y s t e mr e l i a b i l i t ya s s e s s m e n t b a y e s i a nn e t w o r k sp r o v i d eam e t h o dt or e p r e s e n tk n o w l e d g ei nag r a p h i c a lm o d ea n d c a nb eu s e dt od od i r e c t e dg r a p h i c a ld e s e r t p t i o nf o rc a u s a lp r o b a b i l i t yr e l a t i o nb e t w e e n r a n d o mv a r i a b l e s t h e ya r em a i n l yu s e df o ru n c e r t a i n t yk n o w l e d g er e p r e s e n t a t i o n ，c a s u a l i n f e r e n c ea n dd i a g n o s i si n f e r e n c e b ym e a n so fv a r i o u si n f e r e n c em o d e s ，t h ew e a ke l e m e n t s o fp o w e rs y s t e mc a nb er e a d i l yi d e n t i f i e d t a k i n gt h ea d v a n t a g e so fb a y e s i a nn e t w o r k s ，t h ea u t h o rm a k e sad e e ps t u d yo na p p l y i n g b a y e s i a nn e t w o r k st op o w e rs y s t e mr e l i a b i l i t ya s s e s s m e n t t h em a i nc o n t r i b u t i o n s a r e ： ( 1 ) b ya n a l y z i n ga n dc o m p a r i n gt h ei m p l i c a t i o no fs e v e r a lk i n d so fi m p o r t a n c e a p p r o a c h e su s e di nt h er e l i a b i l i t ya n a l y s i so fg e n e r a le n g i n e e r i n g ，t h ei m p l i c a t i o n o ft h e s e n s i t i v i t ya n a l y s i sa p p r o a c hf o rp o w e rs y s t e mr e l i a b i l i t ya s s e s s m e n ta n dt h ei m p l i c a t i o no f v a r i o u sc o n d i t i o n a lp r o b a b i l i t i e si n f e r r e df r o mb a y e s i a nn e t w o r k s ，i tc a nb ec o n c l u d e dt h a t b a y e s i a nn e t w o r k sb a s e da p p r o a c hi s m o r es u i t a b l et oi d e n t i f yt h ew e a kc o m p o n e n t si na p o w e rs y s t e m ( 2 ) b yc o m b i n i n gt h eb a y e s i a nn e t w o r k s s t o c h a s t i cs i m u l a t i n gi n f e r e n c ea l g o r i t h m b a s e do nf o r w a r ds a m p l i n ga n dt i m e s e q u e n c es i m u l a t i n ga l g o r i t h mo fp o w e rs y s t e m r e l i a b i l i t ya s s e s s m e n t ，a p p r o x i m a t eb a y e s i a nn e t w o r ki n f e r e n c ea l g o r i t h mf o rt i m e s e q u e n c e s i m u l a t i o n ( a b n i a t s ) i sp r o p o s e d n u m e r i c a ls i m u l a t i n gr e s u l t ss h o wt h a ti ti se f f e c t i v e ( 3 ) b a s e do nm i n i m a ls t a t eo u t s e t s ，b a y e s i a nn e t w o r km o d e st or e p r e s e n te l e c t r i c a lm a i n s y s t e m sc o m p o s e do fm u l t i s t a t ec o m p o n e n t sa r eb u i l t m o r e o v e r , t h e yh a v eb e e na p p l i e dt o t w ot y p i c a le l e c t r i c a lm a i ns y s t e m sr e l i a b i l i t ya s s e s s m e n t ，3 2b r e a k e r ss c h e m ea n dd o u b l e b u sb a rs c h e m e t h es i m u l a t i o nr e s u l t sh a v es h o w nt h ea d v a n t a g e so f t h i sm e t h o d a b n i a t s m e t h o da n de x a c ti n f e r e n c em e t h o da r er e s p e c t i v e l yu s e dt oe v a l u a t et h er e l i a b i l i t yo f t h et w o e l e c t r i c a lm a i ns y s t e ms c h e m e sm e n t i o n e da b o v e t h er e s u l t ss h o wt h a tt h ec a l c u l a t i o ne r r o r o ft h ef o r m e ri ss m a l l e r ( 4 ) t h eb a y e s i a nn e t w o r km o d e l sf o rd i s t r i b u t i o ns y s t e m sr e l i a b i l i t ye v a l u a t i o na r e p r e s e n t e da n dh a v eb e e na p p l i e dt oi e e er e l i a b i l i t yt e s ts y s t e m ( r t s ) t ot e s tt h e i rf e a s i b i l i t y t h er e s u l t ss h o wt h a tt h eb a y e s i a nn e t w o r km o d e l sa r ec o r r e c ta n de f f e c t i v e ( 5 ) b a y e s i a nn e t w o r km o d e l sf o rt h er e l i a b i l i t ye v a l u a t i o no fg e n e r a t i o ns y s t e m sa n d 华北哇三力人学博十学 移论文 m u l t i a r e ai n t e r c o n n e c t e dg e n e r a t i o ns y s t e m sa l eb u i l t t h ep r o p o s e da b n i a t s a p p r o a c ha n d e x a c ti n f e r e n c ea p p r o a c ha l er e s p e c t i v e l ya p p l i e dt ot e s ti e e er e l i a b i l i t yt e s t s y s t e m ( i e e e r t s ) t h er e s u l t sh a v ep r o v e nt h es u p e r i o r i t yo f t h ea b n i a t sa p p r o a c h ( 6 ) an o v e la n df a s tt r a n s m i s s i o ns y s t e mf a u l td i a g n o s i sm e t h o db a s e do nb a y e s i a n n e t w o r k si sp r o p o s e d ，t h em e t h o di sb a s e do nc o m p o n e n to r i e n t e db a y e s i a nn e t w o r km o d e l s ， w h i c hh a v es t r o n g e rf a u l t - t o l e r a n c ea b i l i t y k e yw o r d s ：b a y e s i a nn e t w o r k s ，a r t i f i c i a li n t e l l i g e n c e ，p o w e rs y s t e m s ，r e l i a b i l i t y a s s e s s m e n t ，f a u l td i a g n o s i s 声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师指导下，独立进行研究工作 所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用的内容外，本学位论文的研究成果 不包含任何他人享有著作权的内容。对本论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个 人和集体，均己在文中以明确方式标明。 特此申明。 签名：墅! 盟日期：二即于，- ；矿 关于学位论文使用授权的说明 本人完全了解华北电力大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权 保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；学校可以采用影印、缩印或 其它复制手段复制并保存学位论文：学校可允许学位论文被查阅或借阅：学校 可以学术交流为目的，复制赠送和交换学位论文；同意学校可以用不同方式在不同 媒体上发表、传播学位论文的全部或部分内容。 ( 涉密的学位论文在解密后遵守此规定) 作者签名：黝作者签名：7 芦q n 日期：郐移舌，如 导师签名趁相 日 期：篮z 址：，u 华北电力大学博士学位论文 1 1 选题背景及意义 第一章绪论 电力系统的根本任务就是尽可能经济而可靠地将电能供给各种用户。用户对供 电的要求，一是保证供电的连续性；二是保证电能的质量。由于电力系统规模越来 越大，系统内元件的随机故障、人为事故以及由二者引发的连锁式停电事故，使得 完全不问断的连续供电成为泡影。 仅在2 0 0 3 年8 - 9 月这短短2 个月的时间里，国际上相继发生了8 1 4 北美和加 拿大大停电，8 _ 2 8 伦敦大停电，9 1 悉尼和马来西亚大停电，9 2 3 瑞典一丹麦大停 电和9 2 8 意大利大停电等等。2 0 0 3 年8 月1 4 日，美国东北部、中西部和加拿大东 部联合电网发生大停电，波及的地域有美国的纽约州、新泽西州、宾西法尼亚州、 康涅狄格州、俄亥俄州、密歇根州、佛蒙特州、马萨诸塞州等8 个州及加拿大的安 大略省，地域约2 4 0 0 0 k m 2 ，受停电影晌的人口约5 0 0 0 万，停电持续时间为2 9 h ， 损失负荷6 18 0 0 m w ，仅纽约一地3 6 万多人被困在电梯和地铁内，发生火灾7 0 多 起，造成直接经济损失3 0 0 亿美元，间接损失至今难以估算。事后美国政府将此次 事故列为“危及国家安全”的重大事件。 另外，统计数据显示，我国电网稳定破坏的局部事故1 9 7 0 1 9 8 0 年发生2 1 9 起， 平均1 9 1 次，年；1 9 8 1 1 9 9 0 年发生8 4 起，平均8 4 次年：1 9 9 1 1 9 9 7 年发生2 7 起， 平均3 8 5 次年。1 9 7 5 年我国丹江一武汉大停电几乎使武钢毁于一旦，对此周恩来 总理有过重要批示。 目前，我国电力工业继续以空前的速度和规模发展。随着三峡电站、西电东送、 南北互供和全国联网等重大工程的实施，我国必将出现世界上最大规模的电力系 统。如何保证其安全稳定、经济而可靠的运行，防止灾难性事故的发生，是国家亟 待解决的重大课题之一。 2 0 世纪9 0 年代电力市场的出现、电力工业的解除管制和私有化使电力系统运 行的可靠性不断受到新的挑战，如何在电力市场的环境下保证电力系统运行的可靠 性已经成为当前被广泛研究的热点。北美电力可靠性协会( n o r t h a m e r i c a n e l e c t r i c r e l i a b i l i t yc o u n c i l ，n e r c ) 在总结1 9 9 6 年美国两次特大停电事故的经验教训和电 力市场特点的基础上，对原有的电力系统可靠性标准进行修订，于1 9 9 7 年推出了 规划标准，要求在成员之间强制执行。1 9 9 8 年n e r c 又推出执行细则，对 规划标准进行详细的解释和细化。2 0 0 3 年8 月1 4 同美加大停电后，n e r c 要 求立法强制执行，但遭到各州政府管理机构及各公用电力公司的强烈反对。 第一章绪论 总之，随着电网规模的不断扩大、电力市场机制的逐步b ；入和人们对电能质量 要求的不断提高，电力系统可靠性问题在世界各国引起了高度重视，电力系统可靠 性研究更具有十分重要的理论意义、社会价值和经济价值。目前，电力系统可靠性 评估研究的许多方面仍是十分粗糙和不完善的，必须不断改进和完善现有理论，弥 补不足之处，并针对提出的新问题，寻求新的解决方法，以满足生产实际的需要。 鉴于以上因素，继续开展电力系统可靠性评估研究工作，不仅是必要的，而且是十 分追切的。 电力系统可靠性是指电力系统按可接受的质量标准和所需数量不间断地向电 力用户供应电力和电能量的能力的量度，包括充裕度和安全性两个方面。充裕度 ( a d e q u a c y ) 是指电力系统维持连续供给用户总的电力需求和总的电能量的能力。同 时考虑到系统元件的计划停运及合理的期望非计划停运，又称为静态可靠性，即在 静态条件下电力系统满足用户电力和电能量的能力；安全性( s e c u r i t y ) 是指电力系统 承受突然发生的扰动，如突然短路或未预料到的失去系统元件的能力，也称为动态 可靠性，即在动态条件下电力系统经受住突然扰动且不间断地向用户提供电力和电 能量的能力。 研究电力系统可靠性有两方面的目的| 1 1 ：一是为电力系统的发展规划进行长期 可靠性估计：二是为制定短期的运行调度计划进行短期可靠性预测( 包括评价系统 的安全性以及考虑突然扰动的影响) 。 进行可靠性评估的主要目标是对系统可靠性水平进行量化评估以指导系统的 规划和运行。在可靠性水平量化评估完成后，还需要找出系统可靠性的薄弱环节， 并对提高系统可靠性水平的各种可能措施进行评估，从而指导规划和运行部门采取 有效的措施提高系统的可靠性水平。提高系统可靠性水平的措旖包括：通过改良元 件性能或加强维护以提高元件的可靠性参数( 如：降低故障率，减少修复时间) ； 通过增加线路或提高线路容量阱改善网架结构；通过新装机组或提高机组最大出力 以改善电源配置。 我国电力部门对寻找电力系统可靠性的薄弱环节十分重视。中电联电力可靠性 管理中心与上海发电设备成套设计研究院等单位共同完成的( ( 3 0 0 兆瓦火电机组可 靠性增长技术的研究与应用项目，于2 0 0 3 年底获中华人民共和国国务院颁发的 “国家科技进步二等奖”。进行该项目研究的主要目的：一是分析现有产品的可靠 性水平，查找可靠性薄弱环节，制定可靠性保证措施，研究3 0 0 兆瓦火电机组设计 和制造工艺的可靠性改进技术，研究和掌握3 0 0 兆瓦火电机组可靠性增长的规律； 二是通过改进可靠性薄弱环节，实簏可靠性保证措施，开展可靠性设计和制造工艺 的技术改进来减少3 0 0 兆瓦火电机组的非计划停运时间和次数，有效地提高产品的 可靠性水平。由于电网中元件数目巨大，对电网可靠性薄弱环节的研究尚未找出可 行的办法。 ， 华北电力大学博十学位论文 目前，电网可靠性评估仅采用解析法和蒙特卡罗模拟法计算可靠性指标。完成 电网可靠性的量化评估，个别文献中提出采用灵敏度分析的办法识别系统可靠性薄 弱环节。灵敏度分析方法并没有深刻揭示元件及其参数对系统整体可靠性的影响， 因为灵敏度分析仅反映某元件故障概率值( 或某一其它具体参数) 的微小变化所引 起的系统可靠性指标的变化量大小。进行电力系统可靠性灵敏度分析的具体方法是 取不同元件参数值计算系统的可靠性指标，并做出曲线，然后分析系统指标随元件 参数在一定范围内的变化情况，以识别系统薄弱环节1 2j 。采用解析法进行灵敏度分 析，须作大量重复计算，花费很多的计算时间并占用大量存储单元，使实际应用受 到限制。采用蒙特卡罗法进行灵敏度分析时，改变元件参数必然得到不同的抽样序 列，而不同抽样序列的评估结果必然会存在误差，从而影响可靠性灵敏度分折结果。 在其它领域的可靠性工程中，经常采用元件的概率重要度、结构重要度、关键 重要度和相关割集重要度等的计算来识别系统的薄弱环节【3 1 4j 。由于电力系统结构复 杂，组成元件多考虑的因素也多，求系统可靠性指标和元件参数间的解柝表达式及 偏导很困难，因而限制了重要度概念在电力系统可靠性评估中的应用。 贝叶斯网络作为新兴起的一种人工智能方法，非常适合于解决不确定性的知0 表达和推理问题。目前，贝叶斯网络已在医学、电信、国防等领域有很多的成功应 用案例1 5 】。然而，贝叶斯网络在电力系统中应用的文献还很少见。就电力系统可靠 性评估而言，笔者仅查到一篇有关的文献 6 i 。该文献建立了发电系统和互联发电系 统可靠性评估的贝叶斯网络模型，借助h u g i n 软件平台的精确推理算法仅对菜小 型互联发电系统的电力不足概率指标( l o l p ) 进行了计算。当互联发电系统的规 模较大时，贝叶斯网络及其某些节点的条件概率表将变得非常大，采用精确推理算 法是根本不可能的，而且采用精确推理算法也不能计算电量不足期望值( e e n s ) 和电 量不足概率( l o e p ) 等其它可靠性指标。 基于贝叶斯网络，能完成各种因果推理、诊断推理和辩解推理，在给定某一变 量或某些变量的具体取值状态后，能通过概率更新计算求得其余变量的条件概率， 从而能从整个系统的角度进行各种假设分析。基于贝叶斯网络，能回答电力系统可 靠性工程中关心的许多重要问题，如：( 1 ) 对给定的网络结构或运行方式，系统能 满足预期的供电可靠性水平吗? ( 2 ) 引起某供电地点停止供电的最可能原因是什 么? ( 3 ) 对网络某点的故障概率分布，网络下游地点的供电可靠性如何? 通过贝叶斯网络诊断推理可计算系统任何元件或任意相关子系统各状态的后 验概率，能更细致地说明各元件及各元件的故障参数( 如故障率、故障修理时问、 维修率、维修时间、拒动率等) 对系统可靠性的影响，从而为改善系统可靠性、识 别故障、制定检查及修理计划等实际工程决策提供了有指导意义的具体信息。采用 贝叶斯网络方法，不但能计算系统中各元件对系统可靠性指标的影响，而且能计算 相关故障元件和共模失效元件对系统可靠性指标的共同影响，进而完成电力系统可 3 第一章绪论 靠性薄弱环节的识别和各种假设分析，同时还能计算系统的可靠性指标。 基于电网拓扑结构建立的贝叶斯网络具有结构直观和物理意义明确的特点，贝 叶斯网络具有举实的概率理论基础和有效的推理计算算法。贝叶斯网络方法比其它 领域的可靠性工程中采用的重要度方法易于在电力系统可靠性评估中实现。 本文就是针对常规电力系统可靠性评估方法在薄弱环节识别问题上的不足，利 用贝叶斯网络技术优势，进行贝叶斯网络在电力系统可靠性评估中的应用研究。 1 2 电力系统可靠性评估的研究现状 1 2 1 电力系统可靠性的评估方法 实际电力系统的规模一般都很大，习惯上将电力系统分成若干子系统，根据这 些子系统的功能特点分别评估各子系统的可靠性【78 j ： 1 发电系统可靠性是指统一并网的全部发电机组按可接受标准及期望数量满 足电力系统的电力和电能量需求的能力的量度。 2 ，发输电系统可靠性是指由统一并网运行的发电系统和输电系统综合组成的 发输电合成系统，按可接受标准和期望数量向供电点供应电力和电能量的能力。 3 输电系统可靠性是指从电源点输送电力到供电点，按可接受标准及期望数 量满足供电负荷电力和电能量需求能力的量度。 4 配电系统可靠性是指供电点到用户，包括配电变电所、离低压配电线路及 接户线在内的整个配电系统及设备，按可接受标准及期望数量满足用户电力及电能 量需求能力的量度。 j 发电厂变电所的电气主接线是电力系统的重要子系统，有时也对其可靠性 进行评估。发电厂变电所电气主接线可靠性是在组成主接线系统的元件( 断路器、 变压器、隔离开关、母线) 可靠性的指标己知和可靠性准则给定的条件下，按可靠 性准则评估整个主接线系统满足供电点电力及电能量需求能力的量度。 在电力系统可靠性学科发展过程中，评估方法经历了从确定性方法到概率方法 的过程。早期的方法和判据都是以确定性为基础的，如发电系统可靠性评估中的装 机备用法和输电系统中的n 一1 规则。采用确定性方法和判据的主要不足之处是没有 考虑到系统性能、用户功率和元件故障的概率特征，在现代电力系统可靠性评估中 已经很少采用。概率方法是一种更为精确的方法，其不断发展完善并走向实用化。 概率方法中常用的概率性指标一般可以是故障对电力用户造成的不良后果的概率、 频率、持续时间、故障引起的期望电力损失及期望电能量损失等。 目前，电力系统可靠性评估常采用的有两种基本方法：一一种是解析法( 网络法 和状态空i n j 法) ：另一种是m o n t ec a r l 0 模拟法。组成电力系统的各子系统的功能 华北电力大学博十学位论文 特点是不同的，实用的评估方法和采用的可靠性指标也不一样。在发电系统、配电 系统和电气主接线的可靠性评估中常采用解析法：而在输电系统或发输电组合系统 的可靠性评估中一般均采用m o n t ec a r l o 模拟法。解析法是根据电力系统元件的随 机参数，建立系统的可靠性数学模型，通过数值计算方法获得系统的各项指标。由 于解析法采用的是严格的数学手段，计算结果可信度高。在给定的简化假设条件下， 一般可求得准确的结果。解析法物理概念清晰，逻辑关系明确，模型精度高，但当 系统庞大时，不仅构造数学模型很困难：而且计算工作量也随系统规模呈指数关系 增长。m o n t ec a r l o 模拟法是按一定的步骤在计算机上模拟随机出现的各种系统状 态，即用数值计算方法模拟一个实际的过程，并从大量的模拟试验结果中统计出系 统的可靠性指标。模拟法原理简单，受限制因素较少，适合于大型系统的可靠性评 估，但模拟样本容量和评估精度之间的矛盾是制约其应用的主要原因。基于模拟法 和解析法相结合的混合法是近年来可靠性评估研究中的热点1 9 1 0 1 。混合法不仅显著 地提高了模拟效率和精度，而且解决了对高可靠性系统评估的内在困难。 近几年来，人工智能技术逐渐渗透到电力系统可靠性评估领域，以弥补常规 评估方法的不足。文 1 1 提出的基于人工神经网络的可靠性智能模型及算法，可以 显著提高发输电系统可靠性评估的计算速度。文 1 2 ，1 3 】针对配电系统过负荷、系统 结构改变和多个断路器同时跳闸等问题，将人工神经网络应用于配电系统可靠性评 估，计算误差和运行时间都较小。文 1 4 ，1 5 将p e t r i 网应用于发电系统可靠性评 估，极大地提高了计算速度。针对可靠性评估中涉及的模糊不确定性问题，文 1 6 1 9 将模糊集理论应用于发输电系统的可靠牲评估。总的来说，人工智能技术在电力系 统可靠性评估中的应用主要针对计算工作量，解决计算速度问题，而对薄弱环节的 有效识别问题仍没解决。 1 2 2 电力系统可靠性的发展和研究现状 1 9 3 3 年l y m a n 首次提出了用概率方法解决发电容量及其备用问题【2 。1 9 4 7 年 c a l a b r e s e 提出了l o l p 指标以及相关联的一系列概念1 2 “。但由于缺乏必要的统计 数据和有效的计算工具以及人们对可靠性问题认识不足等原因，可靠性研究在相当 长时间内发展缓慢。 5 0 年代后期，随着电子计算机的出现和应用，电力系统可靠性评估开始进入实 用阶段。与此同时，m o n t ec a r l o 模拟原理开始进入到电力系统可靠性评估中 2 2 - 2 4 1 。 该方法是根据抽样原理，通过大量随机模拟物理过程来获得可靠性指标，至今仍是 电力系统可靠性的一种主要评估方法。 1 9 6 4 年，d e s i e n o 和s t i n e 首次采用m a r k o v 过程数学模型描述电力系统并评 估其可靠性 2 ”，由此电力系统可靠性评估由随机变量模型发展到了随机过程模型。 第一章绪论 直到现在，m a r k o v 过程数学模型仍是电力系统可靠性研究的基础。 此后，经过众多专家学者和科研人员的不懈努力和探索，在电力系统可靠性评 估的理论和方法上，又取得了一系列理论成果，并将部分理论成果应用在工程实践。 国际知名学者r b i l l i n t o n 教授对此间的发展概况进行了连续的分析汇总 2 6 - 3 0 1 。 我国在电力系统可靠性评估方面的研究工作开始于7 0 年代末期，主要集中在 若干大学和科研院所，己出版了不少专著【7 ，s ，3 。”】。目前，我国已形成主要电力设备 可靠性数据的统计体系和完备的数据库，这一基础性工作的完成为开展电力系统可 靠性评估和预测创造了条件。 目前，电力系统可靠性评估所取得的成果主要集中在充裕度评估，而安全性评 估尚处于发展初期。可靠性安全性分析的基础是电力系统暂态稳定分析，在暂态稳 定分析未取得突破性进展之前，可靠性安全性评估是很难有大的进展的“1 。就充裕 度评估而言，电力系统各子系统的功能特点是不同的，实用的评估方法和采用的可 靠性指标也不一样，其完善程度存在很大的差异。相比而言，对发电系统、配电系 统和电气主接线可靠性评估的研究比较深入，并逐步进入实用阶段。对输电系统和 发输电合成系统的可靠性评估相对起步较晚，近年来国内外许多专家学者作了大量 的努力，取得了一定进展，但无论是概念、模型、算法，还是软件编制，仍面i i 备相 当大的困难，存在许多需要探索的问题。 从总的情况来看，对发电系统、配电系统和电气主接线可靠性评估的研究主要 集中在如何考虑更多实际因素的影响进而使可靠性评估更具实际意义，其可靠性 评估方法采用解析法的较多；对输电系统和发输电合成系统可靠性评估的研究主要 集中在如何加快计算速度、减少计算工作量等方面，评估的方法采用m o n t ec a r l 0 模拟法的较多。电力系统可靠性评估的基本方法仍是解析法和m o n t ec a r l 0 模拟法， 只不过是在方法的具体应用细节上，不断趋于完善和成熟，而电力系统可靠性薄弱 环节的有效识别问题还一直未能很好地解决。 1 ，3 贝叶斯网络的研究现状 1 3 1 贝叶斯网络概述 人工智能的核心问题之一是如何表达已有知识以及如何应用已有知识进行分 析处理或推理。其中，尤以不确定性知识表达和推理最为重要，也十分困难。但由 于它很有现实意义，是目前国际上研究的热点。不确定性知识表达可分为两大类： 一类是基于概率的方法，如贝叶斯公式在专家系统p r o s p e c t o r 中的使用。另一类 是非概率的方法如m y c i n 的信度因子、模糊逻辑以及d e m p s t e r s h a f e r d 的证据 理论等。非概率的方法虽然在各自的应用领域都取得了一定成果但由于推理算法 6 华北电力大学蹲七学位论文 的精确度不高，在运用过程中人们发现有时会推理出不合理的结果。 贝叶斯网络( b a y e s i a nn e t w o r k s ) ，又称信度网( b e l i e fn e t w o r k s ) ，因果网 ( c a u s a ln e t w o r k s ) 或概率网( p r o b a b i l i s t i cn e t w o r k s ) ，是当今人工智能领域 不确定知识表达和推理技术的主流方法卧4 们，这主要归功于贝叶斯网络良好的知识 表达框架。在一些领域中，借助贝叶斯网络人们能揭示和发现许多令人信服的概率 依赖关系。贝叶斯网络为因果关系的表示提供了一个便利的框架，它是一个功能强 大的能处理不确定性的工具。贝叶斯网络用图形模式描述变量集合间的条件独立 性，而且容许将变量问依赖关系的先验知识和观察数据相结合。 贝叶斯网络是1 9 8 6 年由美国加州大学j u d e ap e a r l 教授首次完整提出的【4 “。 该理论一提出，很快在国际上引起轰动。j u d e ap e a r l 教授也于1 9 9 9 年赢得了i j c a i 会议的最高“研究成就”奖。 8 0 年代后期，贝叶斯网络成功地应用于专家系统中对不确定性知识的表达，其 推理技术也得到了发展：进入9 0 年代，随着数据挖掘技术的出现，开始了将贝叶 斯网络用于数据挖掘的研究。近年来，贝叶斯网络已成为数据挖掘领域中引入注目 的研究方向，取得了令人瞩目的成果。 1 t 2 贝叶斯网络的研究与进展 目前，贝叶斯网络领域的研究主要有以下三个方面：基于贝叶斯网络的推理、 基于贝叶斯网络的学习和基于贝叶斯网络的应用。 基于贝叶斯网络的推理一般分为精确推理( 即精确计算概率值) 和近似推理( 即 近似计算概率值) 两个部分，主要研究高效的推理算法；在网络规模比较小时，一 般采用精确推理算法，如基于p o t yt r e e 。f r o p a g a t i o n 的算法f 4 1 4 2 1 、基于c l i q u et r e e p r o p a g a t i o n 的算法 4 3 , 4 4 1 、基于g r a p hr e d u c t i o np r o p a g a t i o n 的算法 “1 、基于组 合优化问题的求解方法 4 6 , 4 7 1 等。当网络规模比较大时，采用近似推理算法，如基于 m o n t ec a r l o 基本思想的s t r a i g h ts i m u l a t i o n l 4 趴、l i k e i h o o dw e i g h t in g 【49 1 、 f o r w a r ds i m u l a t i o n 5 0 等算法和基于搜索的方法f 5 3 1 。 基于贝叶斯网络的学习一般分为参数学习和结构学习两个内容，同时根据样本 数据的不同性质每一部分均包括：实例数据完备、实例数据不完备两个方面，各种 情形的学习重点和方法如表卜1 所示。 目前，对于网络结构已知、数据完备或不完备的情况，贝叶斯网络学习的主要 问题已基本解决，相应的学习方法已趋于成熟。然而在数据不完备且网络结构未知 的情况下，贝叶斯网络学习还是一个富有挑战性的研究课题，尚缺乏行之有效、普 遍适用的解决方法。尽管如此，贝叶斯网络学习的方法已经对其他一些方法，如神 经网络和隐马尔可夫模型造成了冲击，并有取而代之的势头。 第一章绪论 基于贝叶斯网络的应用主要包括基于贝叶斯网络的知识表达、相应的软件工具 开发、基于贝叶斯网络的实例应用等。前微软公司总裁b i l lg a t e s 在洛杉矶时报 上曾说过：微软公司的成功将在于它在贝叶斯网络方面研究的领先性。在微软的主 打产品w i n d o w s2 0 0 0 和o f f i c e 系列已经在很多方面融入了贝叶斯网络。微软的一 些其它产品( 如p r e g n a n c ya n dc h i l dc a r ec e n t e r ) 也是基于贝叶斯网络智能内 核开发研制的。目前，贝叶斯网络已成功应用于许多领域，如：工_ k 上的故障诊断 ( 如美国通用电气公司的a u x i l i a r yt u r b i n ed i a g n o s i s ) 、电讯通信业( 美国电话 电报公司用于检测欺骗的系统) 、模式识别( 如加州大学伯克利分校的语音识别系 统) 、航天故障诊断( 如美国航空航天局和r o c k w e l l 公司联合研制的d i a g n o s iso f s p a c es h u t t l ep r o p u ls i o ns y s t e r o s ) 、国防系统( m jt r e 公司的武器限时反应系统 和舰船的防卫系统) 、文化教育( 如日本长冈工程技术大学丌发的智能辅导系统) 等等。 我国在贝叶斯网络研究领域仍属起步阶段，一些科研院所和高等院校对贝叶斯 网络进行了大量研究，取得了不少成果。 表l 一1 贝叶斯网络的学习 t a b 1 11 e a r n i n go fb a y e s i a rn e t w o r k s 网络结构已知网络结构未知 概率参数学习：简单统计估找最优网络结构( 将网络结构看作离散变鲑) ：网络 数据计，最大似然估计( m l i e ) ，结构评分标准包括贝叶斯后验评分函数和基丁最小 完备b a y e s i a n 方法描述长度原理的评分函数，网络结构搜索算法包括 启发式搜索算法和模拟退火搜索算法 数据 找最优概率参数：期望最人化 既要找最佳结构，义要找最优参数，有结构e 算法、 不完( e m ) 算法，梯度法豢特r混音模型算法等 备洛法，高斯算法等 1 4 本文的研究内容和结构安排 目前，电力系统可靠性评估的研究取得不少成果，在电力系统的各组成部分一 一发电系统、输电系统、电气主接线和配电系统都有些研究方法。同时，工程技 术人员将电力系统可靠性评估原理运用到生产实践中，也取得了较大的经济效益。 但是，在电力系统可靠性评估研究的许多方面仍是十分粗糙和不完善的。因此，摆 在研究人员面前的任务仍然十分艰巨。当前必须不断改进和完善现有理论。弥补不 足之处，并针对提出的新问题，寻求新的解决方法，以满足生产实际的需要。鉴于 以上因素，继续开展电力系统可靠性评估研究工作，不仅是必要的，而且是一分迫 切的。 r 华北电力大学博十学位论文 进行可靠性评估的主要目标是对系统可靠性水平进行量化评估以指导系统的 规划和运行。在可靠性水平量化评估完成后，还需要找出系统可靠性的薄弱环节， 并对提高系统可靠性水平的各种可能措施进行评估。尽管电力系统可靠性评估已研 究了几十年，但到目前为止，可靠性薄弱环节的识别问题仍有待解决。 采用贝叶斯网络方法，不但能计算系统中各元件对可靠性指标的影响，而且能 计算相关故障元件和共模失效元件对可靠性指标的共同影响，完成电力系统可靠性 薄弱环节的识别和各种因果假设分析，同时能计算系统可靠性概率指标。本文就是 针对常规电力系统可靠性评估方法的不足，利用贝叶斯网络技术优势，进行贝叶斯 网络在电力系统可靠性评估中的应用研究。主要研究内容安排如下： 第二章对现有贝叶斯网络的各种精确推理算法和近似推理算法进行了分析总 结。在对各种推理算法的算法原理、计算复杂度、优缺点等进行对比分析的基础上， 丌= 发了基于团树传播算法和桶消元算法的精确推理程序和基于蒙特卡罗模拟法的 近似推理程序，为贝叶斯网络在电力系统可靠性评估中的应用奠定了基础。 第三章提出了适合于电力系统可靠性评估的时序模拟推理新算法。 电力系统网络结构复杂、元件繁多，对应的贝叶斯网络规模庞大；常规贝叶斯 网络节点只表征各状态概率，没有深刻揭示电力系统可靠性评估中元件故障率和修 复率等参数关系。针对这些问题，将常规贝叶斯网络的蒙特卡罗模拟推理算法和电 力系统可靠性评估中的蒙特卡罗模拟法相结合，提出了适合于电力系统可靠性评估 的基于时序模拟的贝叶斯网络近似推理算法( 以后简称时序模拟推理算法) ，丌发 了基于该算法的推理程序，并将该算法和常规贝叶斯网络模拟推理算法的计算精度 进行了对比分析。对比结果表明，时序模拟推理算法有较好的可靠性和适应性，且 计算误差较小。 第四章基于贝叶斯网络对常见的两种电气主接线进行了可靠性计算。 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性分析、 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，对比结果 表明贝叶斯网络方法更适合于可靠性薄弱环节识别。 采用贝叶斯网络方法进行电力系统可靠性评估，必须首先建立相应的贝叶斯网 络模型，然后生成整体贝叶斯网络，最后基于贝叶斯网络推理进行可靠性指标计算 和可靠性分析。为此，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，表明基于贝叶斯网络方法进行电气主接线可靠性评估具有优越性。 大型贝叶斯网络的精确推理计算属于n p ( n o n d e t e r m i n i s t i cp o l y n o m i a l ) 难题， 当考虑多阶最小状态割集时，大型电气主接线对应的贝叶斯网络较大。鉴于此，文 中采用时序模拟推理算法对所举电气主接线进行了可靠性计算，结果表明时序模拟 推理算法的近似推理计算结果和精确推理结果接近，计算误差较小，可应用于电气 9 第一章绪论 主接线可靠性评估。 第五章基于贝叶斯网络对配电系统进行了可靠性评估。 首先，建立了配电系统可靠性评估的贝叶斯网络模型，并对i e e e 提出的配电 系统可靠性测试系统( r b t s ) 进行了可靠性计算，验证了所建贝叶斯网络模型和贝 叶斯网络的正确性，阐述了基于贝叶斯网络进行配电系统可靠性分析的有效性。与 此同时，详细论述了配电系统可靠性评估的贝叶斯网络的自动生成步骤( 程序编写 步骤) 。 其次，基于贝叶斯网络方法，将配电变电站和辐射型配电系统结合在一起进行 了组合配电系统可靠性评估，从而使配电系统可靠性评估更具实际意义。 第六章基于贝叶斯网络对发电系统进行了可靠性评估。 首先，建立了发电系统和互联发电系统的贝叶斯网络模型，采用时序模拟推理 算法和精确推理算法对i e e e r t s 发电系统可靠性测试系统进行了可靠性计算验证。 其次，建立了互联发电系统的贝叶斯网络模型，以某三区域互联发电系统为例， 分析了峰负荷、负荷不确定性、联络线可靠性等因素对系统电力不足概率的影响， 进步表明了贝叶斯网络方法进行电力系统可靠性评估的优越性。 第七章对贝叶斯网络在输电网故障诊断中的应用进行了研究。 欲提高电力系统可靠性供电水平，除了要找出系统在设备方面的薄弱环节外， 还应重视运行人员素质和监护手段的提高。因为事故处理不果断、不j 下确都会造成 事故的进一步扩大。由于传送到调度中心的报警信号存在差错，故障诊断的柔性化 处理是必须的。贝叶斯网络适用于故障诊断，且有很好的容错性。应用贝叶斯网络 对输电网故障诊断问题进行了研究，提出了面向输电元件的基于贝叶斯网络的电网 故障诊断通用模型，这些模型可用于实际大电网的在线故障诊断。 华北电力人学博士学位论文 第二章贝叶斯网络推理 2 1 贝叶斯网络推理问题简介 2 1 1 贝叶斯网络简介 贝叶斯网络是一个具有以下特征的图形结构3 9 】： 1 贝叶斯网络是一个带有条件概率的有向无环图 g r a p h ) 。 2