一、基于区间算法的配电系统可靠性评估方法（论文文献综述）
马泽洋[1]（2021）在《含大规模风电的发—输—配电系统充裕性优化决策研究》文中指出以风电为代表的新能源发电是实现“碳达峰、碳中和”目标最现实的战略选择。“碳达峰、碳中和”目标下,风电新增装机容量将持续增加,风电并网规模日益增大。然而,由于风电具有随机性、波动性和反调峰特性,大规模风电并网将使得我国面对巨大的风电消纳压力。随着智能电网的发展,需求响应、储能系统及分布式可控电源等多种灵活性资源成为应对系统不确定性的重要手段;特高压输电技术的快速发展及应用,让输电网结构经历巨大变化的同时,也使得通过多区协调调度成为消纳风电的有效措施。风电发电容量的快速提高、电力系统的结构的日趋复杂,都为电力系统运行带来了更多的不确定性影响因素,对电力系统的稳定运行带来了新的挑战,增加了电力系统发、输、配各环节运行调控的难度和风险。电力系统充裕性优化决策是在电力系统中大量不确定性因素存在下确保系统运行安全、可靠的前提和手段。然而,仅靠确定性的充裕性优化决策方法无法计及系统的不确定性因素,难以满足电力系统运行及决策的需要。因此,考虑发电、输电和配电各环节的不确定性,研究含大规模风电消纳的发-输-配电系统充裕性优化决策方法具有重要的理论意义和实际价值。本文的主要研究内容如下:（1）针对发电系统充裕性评估问题,提出基于需求响应的含风电系统发电充裕性评估模型,该模型能够考虑用户对于需求响应的参与意愿及其行为不确定性对大规模风电并网系统发电充裕性的影响。首先,由于用户作为需求响应决策者是有限理性的,决策结果与其主观标准有关。为刻画用户的主观风险偏好,采用行为金融学中的前景理论价值函数来刻画用户的主观风险态度,给出用户参与需求响应的主观效用值计算公式;其次,考虑到需求响应对于用户用能感受产生的改变会影响用户未来参与需求响应项目的程度和策略,根据用户主观效用值,提出采用改进的Roth-Erev算法刻画用户的需求响应潜力及参与行为,给出系统需求响应可用容量的度量方法;进而,将需求响应可用容量引入到运行约束中,以系统运行成本最低为目标函数,构建需求响应调度模型。最后,基于需求响应可用容量的度量和需求响应调度模型,对经典基于状态持续时间模拟的发电充裕性评估方法进行了扩展,提出了考虑大规模风电消纳和需求响应的发电充裕性评估方法。通过算例分析,验证所提出方法的可行性和有效性。（2）针对发电充裕性调度优化问题,提出Sobol序列改进的拉丁超立方抽样方法,该方法能够提高考虑风电出力相关性的随机场景的生成效率;基于Glue-VaR提出可用发电容量不足指标,进而构建基于Glue-VaR的大规模风电并网系统发电充裕性调度优化模型。首先,为了考虑风电场实际出力的相关性,提出采用D-vine Copula对风速预测误差的相关性进行刻画;其次,为了克服经典简单随机抽样方法均匀性较差,且获得的D-vine Copula样本可能引入非预期的相关性的不足,提出将Sobol序列引入拉丁超立方抽样框架中,提出Sobol序列改进的拉丁超立方抽样方法;进而,考虑不同电力系统参与者的风险偏好,提出基于Glue-VaR的可用发电容量不足指标对发电充裕性进行评估;综合考虑运行成本和发电充裕性风险,建立多目标充裕性调度优化模型;最后,基于ε-约束方法得到帕累托前沿,提出采用熵权-加权聚合和积评价方法来寻找充裕性优化模型的理想有效解。通过算例分析,验证所提出模型的可行性和方法的有效性。（3）针对输电系统可用输电能力决策问题,基于联合累积量提出一种新的可用输电能力的概率评估方法,并据此提出基于期望分位数的风险可用输电能力的决策模型。首先,为解决累积量方法要求变量间相互独立,无法考虑风电出力相关性的问题,提出采用联合累积量结合FGM Copula函数刻画风电出力相关性;其次,针对可用输电能力的概率性评估问题,结合分区积分方法和Cornish-Fisher展开,建立可用输电能力概率评估模型;最后,针对基于风险价值的决策方法仅考虑概率分布尾部实现的概率,无法描述整个分布中产生的风险的问题,提出基于期望分位数的风险可用输电能力指标,并提出其评估流程。通过算例分析,验证所提出指标及模型的可行性和实用性。（4）针对配电系统风电接入充裕性优化问题,提出相对鲁棒GVaR风险度量,并据此提出配电系统风电接入充裕性指标。首先,针对传统鲁棒优化模型优化结果过于保守,且无法考虑配电系统不同参与者的风险偏好的问题,定义一种相对鲁棒GVaR风险度量指标,并对相对鲁棒GVaR指标的性质进行研究;其次,为反映配电系统保证风电接入的能力,结合相对鲁棒GVaR指标,提出配电系统弃风能量相对风险指标,并给出弃风能量相对风险指标的计算公式;进而,为反映历史数据中风电出力和负荷的对应关系,构建了风电-负荷分级功率模型,并基于该模型,以日前运行成本最低和弃风能量相对风险最低建立了随机-鲁棒混合优化模型;最后,采用列和约束生成算法求解随机鲁棒联合优化模型,并将其中难以处理的双线性项采用大M法化简,将模型转换为混合整数线性规划问题进行求解。通过算例分析,验证所提出指标及模型的可行性和有效性。
宋宇飞[2]（2021）在《融合多源不确定性及复杂失效特征的系统可靠性综合评估》文中提出航天器、舰艇、数控机床等大型机电系统的可靠性分析与评估是保证系统安全、高效运行的重要手段。然而,随着现代大型机电系统的智能化、数字化和集成化程度不断提高,不仅系统中部件数量、种类剧增,而且部件、模块及子系统的功能和构成日益复杂。在设计、生产、服役过程中,由于实验不完备、设计缺陷、加工误差、认知局限及工作环境等因素,影响复杂系统可靠性的不确定性信息更加多样化;同时系统部件、模块及子系统等相互间的作用关系高度耦合,导致复杂系统的失效特征更加复杂。但是,目前传统的可靠性分析与评估方法主要针对随机-参数不确定性和冗余系统共因失效,不满足以多源不确定性及相关失效为特点的现代大型机电系统可靠性评估需求。因此,为保证有效、准确地分析与评估现代大型机电系统的可靠性,开展综合多源不确定性及复杂失效特征的系统可靠性评估具有重要的意义与价值。为解决上述难题,本文在国家自然科学基金委项目的资助下,在研究随机-参数不确定性及共因失效的基础上,以多源不确定性及从属失效下的系统可靠性评估为核心,从多源不确定性统一量化、从属失效下可靠性评估、综合可靠性评估方法等方面展开研究,建立融合多源不确定性及复杂失效特征的系统可靠性综合评估框架,并在工程实例中验证其可行性。本文主要的研究工作如下:（1）构建基于显式分析方法和β因子模型的区间贝叶斯网络,实现随机-参数不确定性下复杂系统的可靠性分析与评估。区间贝叶斯网络是传统贝叶斯网络的一种拓展模型,可有效地表征随机不确定性和参数不确定性。同时,为综合评估共因失效对系统可靠性的影响,通过在贝叶斯网络中增添独立节点的方式,将β因子模型引入区间贝叶斯网络中,从而建立基于显式分析方法与β因子模型的区间贝叶斯网络。针对上述构建的区间贝叶斯网络无法分析多阶共因失效的问题,借助马尔可夫方法对相关失效系统的建模优势,构建非精确连续时间马尔可夫链。通过仿真分析与实例验证,证明提出的方法可有效综合评估随机-参数不确定性及共因失效下复杂系统的可靠性。（2）构建基于copula理论的非时齐连续时间马尔可夫链,实现随机-参数不确定性及确定从属失效下系统的可靠性分析与评估。马尔可夫模型中表征部件相关失效的状态转移率取值多依赖专家经验与主观假设,以致可靠性评估结果的可信度较低。为解决上述问题,将copula理论引入连续时间马尔可夫链中,详细阐述通过copula函数计算马尔可夫状态转移速率的方法,从而提出基于非时齐连续时间马尔可夫链的确定从属失效系统可靠性分析方法。同时,为综合评估随机-参数不确定性对系统可靠性的影响,运用区间值表征部件寿命分布的不确定性参数。针对马氏链建模与求解时面临的状态爆炸问题,应用分层模型降低马氏链的规模。经仿真分析及实例验证,证明该方法可有效实现随机-参数不确定性及从确定属失效下系统的可靠性分析与评估。（3）构建概率盒贝叶斯网络,解决系统可靠性分析中多来源不确定性的统一量化问题。针对实际系统可靠性建模中多种不确定性共存的问题,运用概率盒统一量化证据结构体、概率分布、区间分布、区间信息等多种表征形式的不确定性参数。结合贝叶斯网络对不确定性的建模与推理优势,提出一种概率盒贝叶斯网络,并明确定义网络的推理机制。通过仿真分析及实例验证,证明该模型可有效实现多源不确定性下系统的可靠性分析与评估。（4）构建基于copula理论的概率盒贝叶斯网络,实现融合多源不确定性及确定从属失效的系统可靠性分析与评估。为综合考虑多种形式的不确定性参数及确定从属失效对复杂系统可靠性的影响,建立基于copula理论的概率盒贝叶斯网络,该模型将求解多部件联合分布的m维积分运算转化为2m个差分运算,计算效率高。经仿真分析与实例验证,证明上述方法可有效地实现融合多源不确定性及确定从属失效下的系统可靠性综合评估。（5）构建基于仿射算法的概率盒贝叶斯网络,实现融合多源不确定性及非确定从属失效的系统可靠性分析与评估。面对实际工程中更为常见的非确定从属失效问题,基于copula理论的相关性分析方法不再适用。为解决上述问题,提出基于仿射算法的概率盒贝叶斯网络。通过与Frechet不等式对比,该方法的计算结果不确定度小,效果更好。经实例分析,证明该方法可有效地实现多源不确定性及非确定从属失效下的系统可靠性综合评估。从理论模型、数学推理、仿真与实例分析,均证明本文构建的融合多源不确定性及复杂失效特征的系统可靠性综合评估方法是有效的,对现代机电系统的可靠性评估具有较高的实用价值和指导意义。
范婷婷[3]（2020）在《考虑天气影响的配电网可靠性分析方法研究》文中进行了进一步梳理配电网是电力系统与用户联系的重要环节,配电网的可靠性评估,对推进电力网络建设和改造和提高社会经济效益都有着积极作用。配电网的电力元件和通信元件长期暴露在外部环境中,其故障和检修都受天气变化影响较大,因此,在配电网可靠性研究中有必要考虑天气这一重要影响要素。为了更加准确的刻画天气状态,通过对天气要素进一步细分区间,这样构建的天气状态模型既有针对性,又具有足够多的状态数量,可以详细刻画不同天气对不同元件故障概率影响的差异。针对电力元件故障和检修停电而造成的后果,来对配电网的可靠性进行评估。结合电力元件历史故障数据、检修数据和历史天气数据,构建以天气状态为变量的电力元件故障概率模型和检修概率模型。针对通信元件故障而造成的后果,来更准确的提高配电网信息物理系统可靠性。基于历史通信元件故障数据,构建以天气状态为变量的电力元件故障概率模型和通信元件故障概率模型,从而得到通信元件的失效概率模型。本文主要工作如下:论文首先,介绍了配电网的研究背景、意义、发展现状以及配电网可靠性的研究现状,阐述了配电网可靠性的基础理论。从配电网物理侧和信息侧两个角度,分别介绍配电网可靠性评估指标,并罗列了配电网可靠性的常用方法,为下文配电网可靠性的计算奠定了理论基础。面向配电网可靠性分析,对影响配电网可靠性的要素进行分析,研究了天气影响配电网可靠性的程度。为准确捕捉不同天气状态对不同电力元件和通信元件故障的细微影响差异,基于P-值、重要值、相关性分析方法,对主要天气影响要素进行筛选,建立了有针对性的天气状态模型,为下文配电网评估模型奠定基础。然后,基于天气模型对配电网可靠性进行了评估。结合配电网历史故障数据和历史天气数据的关系以及历史检修数据和历史天气数据的关系,分别构建了以天气状态为变量的电力元件故障概率模型和电力元件检修概率模型。以某地区配电网样本数据为例,分析得到年平均停电时间、年平均停电次数以及可用性指标,基于蒙特卡洛方法,对配电网的可靠性进行评估,与实际数据进行比较,验证了评估模型的有效性。最后,考虑通信元件故障对配电网可靠性进行了评估。结合配电网历史电力元件和通信元件故障数据与历史天气数据的关系,构建了以天气状态为变量的电力元件故障概率模型和通信元件故障概率模型,针对通信元件故障使得监视和控制失效而造成的后果评估,给出了配电网失负荷量化分析方法,综合考虑电力元件和通信元件故障,提出了基于蒙特卡洛方法的配电网信息物理系统可靠性评方法,在改进的IEEE 33节点测试系统进行仿真测试,验证了所提算法的可行性和有效性。
杨彤旭[4]（2021）在《含高渗透率微网的配电系统运行可靠性快速评估》文中研究指明环境问题的恶化使得集成了分布式可再生能源发电的微网得到了越来越高的重视。可以预见,大规模的微网（Microgrid,MG）接入配电网参与运行已成为配电网发展的必然趋势。在未来,配电网中将处处可见含源/储/网/荷的微网系统,这对提升分布式可再生电源的消纳、改善系统的可靠性具有重要作用。然而,微网的种类繁多、形态各异,它们的高渗透使配电网运行时刻处于动态变化之中,给配电网的可靠、安全运行提出了挑战性的难题。基于此,本文对含高渗透率微网的配电系统运行可靠性快速评估的相关问题进行了研究。主要研究内容如下:（1）研究了考虑分布式电源（Distributed Generotors,DGs）消纳和可靠性的含高渗透率微网的配电网孤岛快速划分方法。首先,考虑DGs的最大利用,基于深度搜索和“功率圈”理论,对配电网进行网络拓扑分析,确定孤岛的候选区域,进而结合重要负荷和功率平衡确定候选孤岛集。同时,针对孤岛划分过程中面临的形成单一孤岛还是形成联合孤岛的两难问题,分析建立了含多DGs微网可靠性及多微网系统总可靠性模型。在此基础上,基于改进帝国竞争算法通过候选孤岛之间的可靠性、电压损耗竞争,实现最优孤岛的划分,并基于多核CPU实现了所提孤岛划分方法的并行策略。大量算例仿真分析了所提方法的适用性和高效性。（2）研究了基于等值技术的含高渗透微网的配电系统运行可靠性快速评估方法。以分析元件老化失效、天气状况、偶然失效三个影响因素为基础,基于贝叶斯建立了元件时变综合故障率模型。利用均值漂移聚类和马尔可夫链建立了风机与光伏发电系统组合多状态概率模型。结合网络拓扑结构,基于等值技术对含高渗透率微网的配电网进行等效处理,将其等效为等效微网和等效负荷群,并基于最小路法原理给出了等效网络的故障率指标。结合最小路法,基于多核CPU提出了高效快速的运行可靠性评估方法。通过与传统最小路法的仿真比较分析,验证了所提方法的正确性、高效性。（3）研究了基于馈线分区与故障树的含高渗透率微网的配电系统运行可靠性快速评估方法。在基于馈线分区原理对含高渗透微网的配电系统进行分类分区的基础上,考虑设备的老化失效、天气状况、偶然失效,基于设备故障概率和故障树分析法得到不同分区的故障概率。同时,通过含高渗透微网的配电系统的运行状态的分析,提出了配电系统的健康状态指标,并基于健康状态指数对系统运行健康状态进行分级分类。在此基础上,考虑各分区间的关联关系对含高渗透率微网的配电系统运行的健康状态进行概率评估,并基于多核CPU设计实现了并行策略以实现快速评估。通过与已有方法的大量仿真比较分析,验证了所提评估方法的合理性和高效性。（4）设计并实现了含高渗透率微网的配电网运行可靠性快速评估系统。针对所研究的内容,采用Matlab R2014a软件对所提的方法进行了编程实现,使用Pythonweb开发技术中的html、css以及js进行系统界面的设计。并利用python调用Matlab脚本函数将上述功能实现,从而完成系统的设计开发。系统功能模块主要包括用户管理、相关技术介绍、孤岛划分以及运行可靠性快速评估四大模块。
潘超[5]（2020）在《含分布式电源的配电网可靠性分析与研究》文中认为配电系统作为电力系统传输的最后一个环节,因其与用电用户直接相连,加之随着社会发展进程的不断加快,人民对于电能的质量要求不断提高,而供电可靠性又直接影响电网安全运行,因此,配电网可靠性在电网规划中变得极其重要。随着传统不可再生能源消耗,为了保护环境及能源可持续发展,而分布式电源因具有环境友好、安装方便、节省投资等一系列优点,被广泛使用在配电网中。因此,对于含分布式电源的配电网可靠性技术研究对能源的可持续发展具有十分重大的意义。本文首先对分布式电源的概念、特点、类型、接入方式、运行方式及可靠性模型都逐一做了详细说明,对国内外含分布式电源的配电网可靠性分析的研究现状也进行了详细说明,从元件、负荷、系统三个方面进行了叙述且给出了其可靠性指标的计算方法。接着在对常用的几种可靠性评估方法进行分析的基础上,着重对解析法里的最小路法进行了深入研究。针对结合区间运算的最小路法进行了改进,提高区间精度,在对配电网原始参数的不确定性情况下,对元件原始参数区间化,对于结合区间运算的最小路法,其区间反演公式与仿射运算相结合其结果值域区间范围能有效缩小,同时,针对于分布式电源及负荷具有随机性,对风电概率模型研究后,建立了威布尔风速分布模型,对含分布式电源的配电网可靠性进行了研究。最后以IEEE RBTS BUS6中F4馈线进行算例分析,运用深度优先搜索法与广度优先搜索法求解最优孤岛,结合孤岛运行方式,采用了 6种方案分别对不同容量的风电机组和额定功率的分布式电源接入后对配电网可靠性指标的影响进行分析,数据结果表明,对于配电网负荷点可靠性指标来讲,分布式电源的接入只会对孤岛内负荷点可靠性指标有影响;对于整个配电网系统可靠性指标来讲,分布式电源的接入对配电网系统可靠性指标均有影响。DG的合理选择安装能够改善配电网可靠性。
周颖健[6]（2020）在《基于非精确概率的电网可靠性评估》文中指出在我国电网结构不断向特高压、大容量、远距离和区域联网的方向转变,以及人们生产生活水平不断提高的背景下,社会各行各业对电力系统运行的可靠性水平有了更高的要求。电网可靠性评估是衡量系统整体运行状况和检验系统可靠性水平的重要环节,其评估结果将直接影响电网的规划、设计和运行。但随着新设备与新技术在电网中的广泛应用,许多新元件缺少历史故障统计数据,在小样本条件下,有限的统计数据应对元件的可靠性参数进行有限的估计,论文基于改进的非精确狄利克雷模型（imprecise Dirichlet model,IDM）,通过有限的数据,对电力元件的可靠性参数进行非精确区间概率估计,并完成了基于非精确概率的电网可靠性评估与非同调元件辨识,主要工作如下:（1）论述了精确点概率与非精确区间概率之间的区别与关联,研究了非精确狄利克雷模型中,超参数s的取值对于非精确概率估计的准确性与可信度的影响,为了平衡估计结果准确性与可信度这对矛盾,提出了基于动态超参数s的改进的非精确狄利克雷模型。（2）介绍了电力系统中可靠性非同调特性,阐明了该特性的两大类形式以及传统辨识方法的缺陷,基于非精确区间概率与改进的粒子群寻优算法,以期望缺供电量EENS指标为标准,提出了一种快速辨识系统可靠性非同调元件的新方法,并以15节点测试系统验证该方法的有效性。（3）基于非精确的区间概率,在计及可靠性非同调特性下,通过改进的序贯Monte-Carlo模拟法,完成了 IEEE-RTS79测试系统的电网可靠性评估,计算得到非精确的可靠性指标区间值。并利用辨识可靠性非同调元件的新算法,获得系统非同调元件关联表。在此基础上,对该测试系统进行了元件重要度分析及检修决策评价,并比较计及可靠性非同调特性前后,元件重要度排序表与检修决策评价的差异。
范若愚[7]（2020）在《基于风光柴储微网系统的可靠性评估》文中认为在我国的一些偏远的海岛等地区,脱离大型供网系统,无法利用传统的配电网对其正常供电。可利用微电网对偏远地区进行供电,而其稳定的供电能力也决定了是否能满足用户的正常需求,因而研究微电网供电可靠性评估对我国偏远地区的未来发展大有裨益。微电网通常含有多种类型的发电机组,以应对环境的变化。其中风电和光伏等发电机组属于清洁能源,具有随机性和间歇性的特点,这会给提高微电网的供电稳定性带来挑战,也会改变以往简单的运行模式,增加了可靠性评估的难度。故现有的配电评估体系难以准确适配新的电网环境,对于混合系统的可靠性评估方法也要进行改进。本文就此对基于风/光/柴/储的混合系统的可靠性评估作了深入研究。首先建立了风/光/柴/储混合系统的模型及各个发电机组的系统装置模型,采用状态空间法计算了各个系统的参数,探究了混合系统的不同控制策略。其次介绍了蒙特卡罗模拟法及Well-being理论,对一个具体算例进行可靠性评估,结果证明了序贯蒙特卡罗模拟法的有效性,现有电网的可靠性评估指标对混合系统的评价比较片面,若将两种体系指标相结合改造优化成一种新的评价体系,可更为全面的评估风/光/柴/储混合系统的可靠性。再次,构建计及元件寿命和天气影响的混合系统元件故障率变化模型和计及天气影响和修复影响因子的混合系统修复时间模型;对孤岛型风/光/柴/储混合系统的控制模式进行了研究;考虑了负荷削减的优先级;探究了故障元件对整个系统的运行影响;基于序贯蒙特卡罗模拟法,提出了一种考虑多种影响因子的孤岛型混合系统可靠性评估方法,通过一个具体算例研究了孤岛运行下的风/光/柴/储的混合系统的可靠性,算法证明了不同的控制模式对孤岛型混合系统的可靠性影响不同。最后分析了并网型风/光/柴/储的混合系统的运行特点,采用上层配电网可靠性模型,分析了不同类负荷停运的原因及其影响;对比不同控制模式与可靠性的关系;采用考虑多种影响因子的孤岛型混合系统可靠性评估方法,对并网型混合系统和孤岛型混合系统在不同控制模式下的可靠性进行了评估。
杨晨曦[8]（2020）在《基于贝叶斯网络的气电耦合系统可靠性评估》文中认为近年来,由于社会面临能源紧缺与环境恶化的双重压力,传统的配电系统和天然气系统已经不能满足人们的用能需求。通过微型燃气机组以及电转气装置,将配电网络和天然气网络耦合形成的气电耦合系统能够实现电和气的协同优化与互补,是未来能源发展的趋势。但是这种耦合关系使系统的网络结构和运行方式变得更加复杂,系统的潮流方向以及功率分配关系都将发生变化,对于多能源耦合的系统来说,单一系统可靠性分析方法已经不再满足复杂系统的可靠性指标的计算。依据传统配电网络、天然气网络可靠性分析方法,本文针对气电耦合系统的可靠性评估开展进一步探索。主要内容如下:（1）依据天然气系统和配电系统在能量输送、管网结构方面所具有的相似性,把传统配电网可靠性评估的分析方法用在天然气系统可靠性评估中。分析天然气系统管网的构造以及其内部能量的流向,继而根据潮流计算,建立起天然气系统从气源到气负荷点的“与”、“或”、“因果”逻辑关系模型,提出了一种依据贝叶斯网络对天然气系统进行可靠性分析的方法。采用该方法对1 1节点天然气系统进行可靠性评估,同时推理计算在系统发生故障时,各元件在天然气系统中所占比重的大小,为系统故障的诊断、检修维护等工程决策方面提供具有参考价值的信息。算例结果验证了贝叶斯网络逻辑关系以及推理算法用于天然气系统可靠性评估的正确性和有效性。（2）气电耦合元件接入系统后,气电耦合系统在网络结构、运行方式等方面都发生了改变。针对这种变化,建立了气、电各类负荷点与气电耦合元件的逻辑“与”关系的模型,使之适用于气电耦合系统。采用贝叶斯网络精确推理算法,对含有分布式电源的配电网络和天然气网络搭建起来的气电耦合时不变系统进行可靠性分析与研究,并依据系统内各元件间的逻辑关系,找出系统中易发故障装置。最后通过算例验证了算法的有效性。（3）由于风电机组、储能装置的接入,使得系统内功率输出具有不确定性,同时系统内气、电负荷也存在着时变特性,因此建立气电耦合时变系统内分布式电源、负荷、耦合元件的时变数学模型以及计及充放电约束的储能装置充放电模型,采用分最小时间段的方法分析计算气电耦合系统的可靠性指标。根据潮流计算,建立了从能源到负荷点的“动态-供给”、“与”、“动态-能源转化-供给”的逻辑关系模型,使之适用于气电耦合系统的时变特性。根据所建立的贝叶斯网络,对含有微网的气电耦合时变系统,采用时序模拟推理算法对其进行可靠性分析与研究。分析耦合系统与单一系统可靠性指标的差异,同时通过诊断推理反映系统发生故障时,系统内各元件对于系统可靠性的影响程度。最后通过算例进行验证,其结果表明了该模型和算法的有效性。
刘伟根[9]（2020）在《计及分布式电源的配电网可靠性研究与应用》文中认为目前,分布式发电技术在全球范围内飞速发展,在电力系统中发挥着越来越重要的作用。分布式电源（简称:DG）可提高资源利用效率,并对缓解电网运行时峰谷负荷具有重要的意义。从国家低碳发展战略、缓解环境污染的角度来看,DG并网发展是电网的必然选择。而DG接入配电网使得电网的结构和运行参数发生变化,传统配电网也从单电源供电变为多电源供电,当电网故障时,原本线路全部断电的情况又因为DG的存在而形成孤岛,因此传统配电网的可靠性评估模型已不适用于接有DG的情况。因此,配电网的可靠性评估模型也需要根据DG的接入而发生变化。1、本文提出一种含DG的配电网可靠性评估方法,分别针对间歇性和非间歇性DG的不同参数构建可靠性模型,然后结合传统电网的可靠性评估理论和方法,通过时序蒙特卡洛方法模拟含DG场景下新型电网的运行情况,按点负荷和系统可靠性指标评价DG对配网可靠性的影响。2、本文还深入探究了DG对可靠性影响的主要因素,得到DG影响可靠性主要在于其接入位置和接入容量。因此,在本文提出了DG的最优选址模型和最优定容模型,其中DG定容模型的求解利用了人工智能的方法—人工蜂群计算。3、本文通过对IEEE-RBTS Bus6配电网可靠性测试系统,仿真计算不同方案下的可靠性指标,进而分析对比DG接入容量及位置的对系统可靠性的不同影响,然后通过构建最小化选址综合指标函数确定配电网接入DG的最佳位置,最后开展了实例应用验证。
任铭[10]（2019）在《含分布式电源的配电网络的可靠性研究》文中研究指明随着分布式电源在配电网络中的广泛应用,配电网的拓扑结构由单电源辐射状网络转化成为一个多电源双向潮流的复杂网络。含分布式电源的配电网拓扑结构和运行方式多样性等变化,使传统配电网络可靠性评估分析和计算方法已不再完全适用。为此,有必要对含分布式电源的配电网络可靠性评估指标体系和可靠性评估分析方法进行研究。在对主动配电网和传统配电网可靠性评估法分析的基础上,针对含分布式电源的配电网,建立了元件和系统的可靠性模型,并提出一些新型的可靠性评估指标,完善了配电网可靠性评估指标体系。对于瞬时故障的分布式电源特性进行分析,建立了计及瞬时故障的含分布式电源的配电网可靠性模型。考虑到孤岛运行对配电网可靠性的影响,研究了动态孤岛形成机制与划分算法,并应用改进广度优先搜索算法进行孤岛划分。针对区间算法会产生过估计这一问题,将仿射算法和区间最小路算法结合起来,提出了改进仿射最小路算法,用噪声元表示变量之间的相关性,改善整个系统的可靠性评估。在算例仿真研究中,采用改造的IEEE RBTS BUS6测试系统,对可靠性评估指标和分析算法等进行分析和研究。改进仿射最小路法与区间最小路法的仿真结果表明,改进仿射最小路法提高了可靠性评估的精确性。同时也发现,可靠性计算结果和系统原始参数的误差相关,即配电网可靠性计算结果的精确度随着系统原始参数误差的增大而增大。另外还对含分布式电源的配电网可靠性影响因素的影响效应进行了仿真分析。
二、基于区间算法的配电系统可靠性评估方法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于区间算法的配电系统可靠性评估方法（论文提纲范文）
（1）含大规模风电的发—输—配电系统充裕性优化决策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 发电充裕性评估模型 |
| 1.2.2 发电充裕性优化模型 |
| 1.2.3 输电系统可用输电能力决策 |
| 1.2.4 配电系统充裕性评估 |
| 1.3 研究内容及结构 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究结构 |
| 1.4 论文的主要创新点 |
| 第2章 相关基础理论研究 |
| 2.1 发电充裕性评估理论 |
| 2.1.1 发电充裕性指标概述 |
| 2.1.2 发电充裕性指标的计算 |
| 2.1.3 基于蒙特卡洛法的发电充裕性评估 |
| 2.2 拟蒙特卡洛法 |
| 2.3 随机优化与场景分析理论 |
| 2.3.1 随机优化的基本概念与模型 |
| 2.3.2 场景分析理论 |
| 2.4 相关性分析理论 |
| 2.4.1 相关系数 |
| 2.4.2 Copula理论 |
| 2.4.3 藤Copula理论 |
| 2.5 风险度量 |
| 2.5.1 风险与风险度量概述 |
| 2.5.2 VaR和CVaR的定义及性质 |
| 2.5.3 VaR和CVaR的计算方法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于需求响应的含风电系统发电充裕性评估模型 |
| 3.1 发电机组特性建模 |
| 3.1.1 发电机组出力特征建模 |
| 3.1.2 发电机组的可靠性模型 |
| 3.2 用户负荷特征建模 |
| 3.2.1 刚性负荷 |
| 3.2.2 可中断负荷 |
| 3.2.3 可转移负荷 |
| 3.3 用户参与需求响应策略分析 |
| 3.3.1 前景理论中的价值函数 |
| 3.3.2 用户主观效用值的计算 |
| 3.3.3 基于改进Roth-Erev算法的用户行为意愿模型 |
| 3.4 考虑大规模风电消纳的需求响应调度模型 |
| 3.5 发电充裕性评估模型 |
| 3.5.1 发电充裕性指标的计算 |
| 3.5.2 发电充裕性评估模型 |
| 3.6 算例分析 |
| 3.6.1 测试系统与基本数据 |
| 3.6.2 发电充裕性评估结果及分析 |
| 3.6.3 对比分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于Glue-VaR的大规模风电并网系统发电充裕性调度优化模型 |
| 4.1 基于Sobol序列改进拉丁超立方抽样的随机场景生成方法 |
| 4.1.1 风速预测误差的非参数分布模型 |
| 4.1.2 基于D-vine Copula的风速预测误差相关性分析模型 |
| 4.1.3 Sobol序列改进的拉丁超立方抽样方法 |
| 4.1.4 基于SaLHS的随机场景生成方法 |
| 4.2 基于Glue-VaR的发电充裕性评估指标 |
| 4.3 考虑发电充裕性风险的调度优化模型 |
| 4.3.1 目标函数 |
| 4.3.2 约束条件 |
| 4.3.3 基于熵权-加权聚合和积评价的多目标求解方法 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 基于SaLHS的风速预测误差场景生成 |
| 4.4.2 多目标日前随机调度结果及分析 |
| 4.4.3 对比分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于期望分位数的含风电系统可用输电能力的决策模型 |
| 5.1 考虑大规模风电消纳的可用输电能力决策问题分析 |
| 5.1.1 可用输电能力评估框架 |
| 5.1.2 考虑相关性的多风电场联合出力不确定性建模 |
| 5.1.3 考虑大规模风电消纳的可用输电能力评估模型 |
| 5.2 基于联合累积量的可用输电能力概率评估模型 |
| 5.3 基于期望分位数的风险可用输电能力决策模型 |
| 5.3.1 期望分位数 |
| 5.3.2 基于期望分位数的风险可用输电能力评估指标 |
| 5.3.3 基于期望分位数的风险可用输电能力决策步骤 |
| 5.4 算例分析 |
| 5.4.1 测试系统与基本数据 |
| 5.4.2 可用输电能力评估结果及分析 |
| 5.4.3 对比分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章基于相对鲁棒GVaR的配电系统风电接入充裕性优化模型 |
| 6.1 基于相对鲁棒GVaR的风电接入充裕性指标 |
| 6.1.1 风电接入充裕性 |
| 6.1.2 相对鲁棒GVaR风险评估模型 |
| 6.1.3 基于相对鲁棒GVaR的配电系统风电接入充裕性指标 |
| 6.2 风电-负荷分级功率模型 |
| 6.3 考虑风电接入充裕性的随机-鲁棒混合优化模型 |
| 6.3.1 目标函数 |
| 6.3.2 约束条件 |
| 6.4 随机-鲁棒混合优化模型转换与求解 |
| 6.5 算例分析 |
| 6.5.1 测试系统与基本数据 |
| 6.5.2 优化结果及分析 |
| 6.5.3 对比分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 研究成果与结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（2）融合多源不确定性及复杂失效特征的系统可靠性综合评估（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 系统可靠性分析与评估方法研究现状 |
| 1.2.1 基于马尔可夫方法的系统可靠性分析方法研究现状 |
| 1.2.2 基于贝叶斯网络的系统可靠性分析方法研究现状 |
| 1.3 不确定性及相关失效下系统可靠性分析的研究现状与发展趋势 |
| 1.3.1 考虑不确定性的系统可靠性分析方法研究现状与发展趋势 |
| 1.3.2 考虑相关失效的系统可靠性分析方法研究现状与发展趋势 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 1.5 本文组织结构 |
| 第二章 随机-参数不确定性及共因失效下的系统可靠性评估 |
| 2.1 随机-参数不确定性下的系统可靠性分析 |
| 2.1.1 区间贝叶斯网络基础 |
| 2.1.2 随机-参数不确定性在区间贝叶斯网络中的传播 |
| 2.2 随机-参数不确定性及共因失效下的系统可靠性分析 |
| 2.2.1 基于区间贝叶斯网络的共因失效系统可靠性建模与研究 |
| 2.2.2 基于连续时间马尔可夫链的共因失效系统可靠性分析 |
| 2.3 实例分析:某八旋翼无人机 |
| 2.3.1 某八旋翼无人机系统可靠性建模 |
| 2.3.2 随机-参数不确定性及共因失效下的无人机可靠性分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 随机-参数不确定性及确定从属失效下的系统可靠性评估 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于连续时间马氏链的确定从属失效系统可靠性分析方法研究 |
| 3.2.1 Copula函数的特性分析及选取 |
| 3.2.2 连续时间马尔可夫链模型分析 |
| 3.2.3 基于copula函数的非时齐马氏链建模 |
| 3.2.4 算例分析 |
| 3.3 基于copula函数的多部件从属失效系统可靠性分析方法研究 |
| 3.3.1 多部件间的确定从属失效建模与分析方法研究 |
| 3.3.2 实例研究:某型装甲车辆悬挂系统 |
| 3.4 基于马尔可夫链的随机-参数不确定性及确定从属失效分析 |
| 3.5 本章小节 |
| 第四章 多源不确定性下的信息统一量化研究及系统可靠性评估 |
| 4.1 多源不确定性的量化与统一方法研究 |
| 4.1.1 概率盒的特点及分类 |
| 4.1.2 基于概率盒的多源不确定性量化及统一 |
| 4.2 多源不确定性在可靠性模型中的传播机制研究 |
| 4.2.1 基于变异系数法的部件寿命分布参数估计 |
| 4.2.2 概率盒在贝叶斯网络中的传播机制研究 |
| 4.2.3 算例分析 |
| 4.3 实例研究:某火灾探测器 |
| 4.3.1 某火灾探测器系统功能概述 |
| 4.3.2 火灾探测器系统可靠性建模及分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 多源不确定性及从属失效下的系统可靠性综合评估 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 多源不确定性及确定从属失效下的系统可靠性综合评估 |
| 5.2.1 基于概率盒贝叶斯网络的多源不确定性及确定从属失效分析 |
| 5.2.2 实例分析:某活塞式压缩机压缩系统 |
| 5.3 多源不确定性及非确定从属失效下的系统可靠性综合评估 |
| 5.3.1 基于仿射算法的非确定相关性建模研究 |
| 5.3.2 基于概率盒贝叶斯网络的非确定从属失效系统可靠性分析 |
| 5.3.3 实例分析1:某双动力刀架 |
| 5.3.4 实例分析2:某复杂机电系统 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（3）考虑天气影响的配电网可靠性分析方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 配电网的发展现状 |
| 1.2.1 传统配电网的发展现状 |
| 1.2.2 考虑信息物理融合的配电网发展现状 |
| 1.3 配电网可靠性研究现状 |
| 1.3.1 传统配电网的可靠性研究现状 |
| 1.3.2 考虑通信的配电网可靠性研究现状 |
| 1.4 本文的主要工作 |
| 第二章 配电网可靠性评估指标和评估方法分析 |
| 2.1 配电网可靠性评估指标 |
| 2.1.1 传统配电网可靠性评估指标 |
| 2.1.2 考虑通信的配电网可靠性评估指标 |
| 2.2 配电网可靠性主要评估方法 |
| 2.2.1 模拟法 |
| 2.2.2 解析法 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 面向配电网可靠性的天气状态建模 |
| 3.1 影响配电网可靠性的主要要素 |
| 3.1.1 影响配电网可靠性的要素 |
| 3.1.2 天气对配电网可靠性影响 |
| 3.2 关键天气要素分析方法 |
| 3.2.1 Person相关性分析 |
| 3.2.2 P-值分析 |
| 3.3 天气状态模型 |
| 3.3.1 天气要素分类 |
| 3.3.2 天气状态建模 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 考虑天气对元件故障和预安排停电影响的配电网可靠性评估 |
| 4.1 配电网可靠性评估框架 |
| 4.2 考虑天气要素的电力元件故障概率模型 |
| 4.2.1 影响配电网可靠性的关键电力元件分析 |
| 4.2.2 考虑天气的故障概率模型 |
| 4.3 考虑天气要素的预安排停电概率模型 |
| 4.4 考虑元件故障和预安排停电的可靠性评估方法 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.5.1 算例系统及参数 |
| 4.5.2 评估结果准确性分析 |
| 4.5.3 不同天气要素对配电网可靠性的影响 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 考虑天气对通信影响的配电网可靠性评估 |
| 5.1 考虑通信影响的可靠性评估框架 |
| 5.2 考虑天气要素的通信功能失效概率模型 |
| 5.2.1 通信元件故障概率模型 |
| 5.2.2 通信系统功能失效概率模型 |
| 5.3 考虑通信元件故障可靠性评估方法 |
| 5.4 算例分析 |
| 5.4.1 算例系统及参数 |
| 5.4.2 考虑天气影响的元件故障概率和后果分析 |
| 5.4.3 配电信息物理系统可靠性分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文主要结论 |
| 6.2 后续研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 程序清单 |
| 附录2 攻读硕士学位期间撰写的论文 |
| 附录3 攻读硕士学位期间申请的专利 |
| 附录4 攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
（4）含高渗透率微网的配电系统运行可靠性快速评估（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 含微网的配电系统孤岛划分方法研究现状 |
| 1.2.2 含微网的配电系统可靠性评估研究现状 |
| 1.2.3 并行算法在电力系统可靠性评估中的研究现状 |
| 1.3 存在的主要问题 |
| 1.4 本文的主要工作 |
| 2 考虑DGs最大化消纳和可靠性的含高渗透微网的配电网快速孤岛划分方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 帝国竞争算法原理简介 |
| 2.3 孤岛构建原则及多系统可靠性建模 |
| 2.3.1 考虑可再生DG最大利用率的孤岛构建原则 |
| 2.3.2 多DGs的微网和多MGs系统的可靠性建模 |
| 2.3.3 多微网系统的整体可靠性模型 |
| 2.4 基于深度搜索和改进帝国竞争算法的孤岛划分方法 |
| 2.4.1 基于深度搜索策略的候选孤岛的形成 |
| 2.4.2 基于IICA的孤岛划分方案 |
| 2.5 基于多核CPU的孤岛划分并行策略 |
| 2.6 算例仿真 |
| 2.6.1 测试系统和仿真参数 |
| 2.6.2 基于F4馈线的仿真结果与分析 |
| 2.6.3 基于复杂网络的并行效率仿真 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 基于等值技术的含高渗透微网的配电网运行可靠性快速评估 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 相关技术简介 |
| 3.2.1 贝叶斯网络 |
| 3.2.2 马尔可夫链 |
| 3.2.3 均值漂移聚类 |
| 3.2.4 最小路法 |
| 3.3 基于贝叶斯的含高渗透率微网的配电网元件时变故障概率模型 |
| 3.3.1 计及老化失效的元件时变故障概率模型 |
| 3.3.2 计及天气状况的元件时变故障概率模型 |
| 3.3.3 计及偶然失效的元件时变故障概率模型 |
| 3.3.4 基于贝叶斯的元件综合时变故障概率模型 |
| 3.4 均值漂移聚类与马尔可夫链相结合的风光组合多状态概率模型 |
| 3.4.1 基于均值漂移聚类的状态转移概率模型 |
| 3.4.2 基于马尔可夫链的风光组合多状态模型 |
| 3.5 基于最小路法与等值技术的含高渗透率微网的配电网网络等值 |
| 3.5.1 微网等值及可靠性分析 |
| 3.5.2 负荷群等值及可靠性分析 |
| 3.6 基于等效网络的含高渗透率微网的配电网运行可靠性快速评估 |
| 3.6.1 含微网的配电网运行可靠性指标 |
| 3.6.2 基于等效网络的含高渗透率微网的配电网评估流程 |
| 3.6.3 基于多核CPU的并行策略设计 |
| 3.7 算例仿真 |
| 3.7.1 算例系统及参数 |
| 3.7.2 设备元件综合时变故障率以及综合时变故障概率 |
| 3.7.3 风光组合多状态概率结果 |
| 3.7.4 基于等值技术的运行可靠性评估结果 |
| 3.7.5 未使用等值技术的运行可靠性评估结果 |
| 3.7.6 等值处理与未等值处理的基于最小路法的运行时间比较 |
| 3.7.7 基于改进配电网的并行处理分析 |
| 3.8 本章小结 |
| 4 基于馈线分区与故障树的含高渗透率微网的配电网运行健康状态快速评估 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 故障树分析法原理简述 |
| 4.2.1 故障树基本符号及流程 |
| 4.2.2 故障树的定性及定量分析 |
| 4.3 微网的运行状态 |
| 4.3.1 单微网的运行状态 |
| 4.3.2 多微网的运行状态 |
| 4.4 基于馈线分区与故障树的含高渗透率微网的配电网运行状态分析建模 |
| 4.4.1 含高渗透率微网的配电网馈线分区 |
| 4.4.2 基于故障树的不同分区故障概率 |
| 4.4.3 含高渗透率微网的配电网运行状态概率 |
| 4.5 基于健康指数的含高渗透率微网的配电网运行健康状态快速评估 |
| 4.5.1 含高渗透率微网的配电网健康状态等级划分 |
| 4.5.2 基于健康指数的含高渗透率微网的配电网运行状态评估指标 |
| 4.5.3 基于并行策略的含高渗透微网的配电网运行健康状态快速评估 |
| 4.6 算例仿真 |
| 4.6.1 算例系统及参数 |
| 4.6.2 不同分区故障概率 |
| 4.6.3 基于馈线分区与故障树的含高渗透率微网的配电网健康运行状态概率评估 |
| 4.6.4 未使用馈线分区的微网运行可靠性概率评估 |
| 4.6.5 基于改进配电网的并行处理分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 含高渗透率微网的配电网运行可靠性快速评估系统的设计与实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 开发环境与工具 |
| 5.3 系统功能分析 |
| 5.4 系统功能实现 |
| 5.4.1 用户管理模块 |
| 5.4.2 相关技术介绍模块 |
| 5.4.3 孤岛划分模块 |
| 5.4.4 运行可靠性综合评估模块 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（5）含分布式电源的配电网可靠性分析与研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 分布式电源概述 |
| 1.2.1 分布式电源的分类 |
| 1.2.2 分布式电源的特点 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 论文的主要内容与章节安排 |
| 第2章 配电网可靠性分析 |
| 2.1 配电网可靠性指标 |
| 2.1.1 元件可靠性参数 |
| 2.1.2 负荷点可靠性指标 |
| 2.1.3 系统可靠性指标 |
| 2.2 配电网元件的可靠性模型 |
| 2.2.1 两状态模型 |
| 2.2.2 三状态模型 |
| 2.2.3 四状态模型 |
| 2.3 系统的可靠性计算 |
| 2.3.1 串联系统的可靠性 |
| 2.3.2 并联系统的可靠性 |
| 2.4 配电网可靠性分析方法 |
| 2.4.1 解析法 |
| 2.4.2 模拟法 |
| 2.4.3 智能算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 分布式电源接入对配电网可靠性的影响 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 分布式电源接入配电网 |
| 3.2.1 分布式电源接入配电网方式 |
| 3.2.2 分布式电源的并网方式 |
| 3.2.3 分布式电源运行方式 |
| 3.3 分布式电源接入对配电网的影响 |
| 3.4 分布式电源的孤岛运行 |
| 3.4.1 孤岛运行的基本理论 |
| 3.4.2 孤岛运行方式 |
| 3.4.3 孤岛划分模型 |
| 3.4.4 孤岛形成概率 |
| 3.4.5 孤岛划分搜索方法 |
| 3.4.6 孤岛求解 |
| 3.5 算例分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 含分布式电源的配电网可靠性评估 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 分布式电源的可靠性模型 |
| 4.3 风力发电概率模型 |
| 4.3.1 风速模型 |
| 4.3.2 风电出力模型 |
| 4.4 可靠性分析的最小路法 |
| 4.4.1 最小路法的定义 |
| 4.4.2 求最小路集的方法 |
| 4.4.3 最小路法的原理 |
| 4.4.4 最小路法的优越性 |
| 4.5 结合区间运算的最小路法 |
| 4.5.1 算法概述 |
| 4.5.2 区间运算反演公式 |
| 4.5.3 区间范围缩减运算 |
| 4.6 对最小路法的改进 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 含分布式电源的配电网可靠性评估案例分析 |
| 5.1 可靠性原始数据 |
| 5.2 结果分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（6）基于非精确概率的电网可靠性评估（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 电力系统非精确可靠性评估 |
| 1.2.2 电网非同调元件辨识 |
| 1.3 论文的主要工作和组织结构 |
| 1.3.1 论文的主要工作 |
| 1.3.2 论文的组织结构 |
| 第2章 基于IDM的非精确概率估计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 非精确概率概念 |
| 2.3 基于传统狄利克雷模型的概率估计 |
| 2.3.1 精确的狄利克雷模型 |
| 2.3.2 非精确狄利克雷模型 |
| 2.4 基于改进的狄利克雷模型概率估计 |
| 2.5 电力设备非精确故障概率模型 |
| 2.5.1 输电线路 |
| 2.5.2 变压器 |
| 2.5.3 发电机 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于非精确概率的可靠性评估方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 可靠性的基本模型和指标 |
| 3.2.1 电力元件的可靠性模型 |
| 3.2.2 电力系统可靠性指标 |
| 3.2.3 基于CPLEX最优切负荷模型 |
| 3.3 解析法和蒙特卡洛模拟法 |
| 3.3.1 解析法 |
| 3.3.2 非序贯蒙特卡洛模拟法 |
| 3.3.3 序贯蒙特卡洛模拟法 |
| 3.4 基于非精确概率的可靠性评估 |
| 3.5 算例分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于非精确概率的电网非同调元件辨识 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 电力系统可靠性非同调问题 |
| 4.3 基于非精确概率的非同调元件辨识方法 |
| 4.4 粒子群算法在非同调元件辨识中的应用 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 计及非同调特性的电网非精确可靠性评估 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 考虑非同调特性的电网非精确可靠性评估 |
| 5.2.1 计及非同调特性下电网非精确可靠性评估 |
| 5.2.2 计及非同调特性下非精确元件重要度评估 |
| 5.2.3 计及非同调特性下非精确检修决策评价 |
| 5.3 算例分析 |
| 5.3.1 电力系统可靠性评估 |
| 5.3.2 元件重要度评估 |
| 5.3.3 检修计划评价 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 本文研究工作总结 |
| 6.2 后续研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表学术论文和参加科研情况 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（7）基于风光柴储微网系统的可靠性评估（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 含风/光/柴/储混合系统的可靠性评估研究现状 |
| 1.3 论文主要工作 |
| 2 风/光/柴/储混合系统模型 |
| 2.1 发电系统可靠性评估模型 |
| 2.2 混合系统的基本信息 |
| 2.3 混合系统的控制模式 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 风/光/柴/储混合系统可靠性评估基础及应用 |
| 3.1 蒙特卡罗模拟法 |
| 3.2 Well-being理论在孤岛型混合系统中的应用 |
| 3.3 孤岛型混合系统可靠性指标 |
| 3.4 孤岛型混合系统的可靠性评估流程 |
| 3.5 算例分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 孤岛型风/光/柴/储混合系统可靠性评估 |
| 4.1 混合系统下的元件故障率变化模型 |
| 4.2 混合系统下的故障元件修复时间模型 |
| 4.3 孤岛型混合系统的控制模式 |
| 4.4 孤岛型混合系统下故障时的影响分析 |
| 4.5 负荷削减优先级 |
| 4.6 孤岛型混合系统的可靠性评估算法 |
| 4.7 算例分析 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 并网型风/光/柴/储混合系统可靠性评估 |
| 5.1 并网型混合系统的运行特点 |
| 5.2 上层配电网可靠性等值模型 |
| 5.3 并网型混合系统负荷点停电因素 |
| 5.4 并网型混合系统的控制模式 |
| 5.5 并网型混合系统可靠性评估算法 |
| 5.6 算例分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（8）基于贝叶斯网络的气电耦合系统可靠性评估（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 配电系统可靠性评估研究现状 |
| 1.2.2 气电耦合系统可靠性评估研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 2 气电耦合系统可靠性评估的基础理论 |
| 2.1 气电耦合系统拓扑结构的建立 |
| 2.2 气电耦合系统能量转化模型 |
| 2.3 配电系统可靠性评估 |
| 2.3.1 配电系统元件可靠性模型 |
| 2.3.2 配电系统可靠性评估指标 |
| 2.4 天然气系统可靠性评估 |
| 本章小结 |
| 3 基于贝叶斯网络精确推理的气电耦合系统可靠性评估 |
| 3.1 贝叶斯网络概述 |
| 3.2 贝叶斯网络的基本原理 |
| 3.3 配电系统与天然气系统相似性分析 |
| 3.3.1 配电系统网络结构 |
| 3.3.2 天然气系统网络结构 |
| 3.4 基于贝叶斯网络精确推理的天然气系统可靠性评估 |
| 3.4.1 天然气系统贝叶斯网络结点的类型 |
| 3.4.2 天然气系统贝叶斯网络逻辑关系模型的建立 |
| 3.4.3 算例分析 |
| 3.5 基于贝叶斯网络精确推理的气电耦合系统可靠性评估 |
| 3.5.1 气电耦合系统内元件的逻辑关系分析 |
| 3.5.2 算例分析 |
| 本章小结 |
| 4 基于贝叶斯网络时序模拟的气电耦合系统可靠性评估 |
| 4.1 气电耦合系统可靠性模型的建立 |
| 4.1.1 元件时序模拟可靠性模型的建立 |
| 4.1.2 风机模型的建立 |
| 4.1.3 气电耦合元件模型的建立 |
| 4.1.4 负荷模型的建立 |
| 4.1.5 储能模型的建立 |
| 4.2 储能装置充放电/气策略 |
| 4.2.1 蓄电池充放电策略 |
| 4.2.2 储气罐充放气策略 |
| 4.3 基于贝叶斯网络时序模拟的天然气系统可靠性评估 |
| 4.3.1 天然气系统时序模拟算法步骤 |
| 4.3.2 算例分析 |
| 4.4 基于贝叶斯网络时序模拟的气电耦合系统可靠性评估 |
| 4.4.1 气电耦合系统逻辑关系模型的建立 |
| 4.4.2 基于贝叶斯网络时序模拟的气电耦合系统可靠性评估算法 |
| 4.4.3 算例分析 |
| 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录A 遍历原则程序 |
| 附录B 记录负荷点故障时间程序 |
| 在读期间发表的论文 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
| 附件 |
（9）计及分布式电源的配电网可靠性研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 配电网可靠性评估的研究现状 |
| 1.2.2 分布式发电技术 |
| 1.2.3 考虑分布式电源的配电网可靠性研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 第二章 配电网可靠性评估的相关理论 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 配电网可靠性评估指标体系 |
| 2.2.1 负荷节点的可靠性指标 |
| 2.2.2 系统可靠性指标 |
| 2.3 配电网可靠性评估方法 |
| 2.3.1 解析类评估方法 |
| 2.3.2 模拟类评估方法 |
| 2.3.3 人工智能类评估方法 |
| 2.4 传统评估方法与含分布式电源配电网可靠性评估的区别 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 接入分布式电源后的配电网可靠性评估方法 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 分布式电源的可靠性模型 |
| 3.2.1 风电可靠性模型 |
| 3.2.2 微型燃汽轮机可靠性模型 |
| 3.3 孤岛形成的概率 |
| 3.4 分布式电源接入配电网的可靠性评估指标 |
| 3.5 含分布式电源的配电网可靠性评估算法 |
| 3.5.1 基于时序蒙特卡洛模拟评估算法 |
| 3.5.2 时序蒙特卡洛法在含DG配电网可靠性评估中的应用 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 分布式电源对配电网可靠性优化设计方法 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 分布式电源对配电网可靠性的影响因素 |
| 4.2.1 分布式电源的并网方式 |
| 4.2.2 分布式电源的运行方式 |
| 4.3 分布式电源的选址定容 |
| 4.3.1 分布式电源选址优化模型 |
| 4.3.2 分布式电源定容优化模型 |
| 4.4 采用人工蜂群算法优化定容 |
| 4.4.1 人工蜂群算法的基本要素 |
| 4.4.2 人工蜂群算法的基本原理 |
| 4.4.3 人工蜂群的算法流程 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 计及分布式电源的配电网可靠性应用与分析 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 案例应用与分析 |
| 5.2.1 案例背景 |
| 5.2.2 案例研究与应用 |
| 5.3 基于配电网可靠性的分布式电源选址定容优化 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）含分布式电源的配电网络的可靠性研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 配电网的发展现状 |
| 1.3 配电网可靠性评估 |
| 1.4 配电网可靠性评估研究现状 |
| 1.5 论文的主要工作 |
| 第二章 传统配电网的可靠性评估指标和分析方法 |
| 2.1 传统配电网的可靠性指标体系 |
| 2.1.1 元件的可靠性指标 |
| 2.1.2 负荷点的可靠性指标 |
| 2.1.3 系统的可靠性指标 |
| 2.2 传统配电网的可靠性分析方法 |
| 2.2.1 解析法 |
| 2.2.2 模拟法 |
| 2.2.3 混合类方法 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 含分布式电源的配电网可靠性评估 |
| 3.1 元件的可靠性模型 |
| 3.1.1 可修复元件的可靠性模型 |
| 3.1.2 串并联元件的可靠性模型 |
| 3.2 电源的可靠性模型 |
| 3.2.1 常规发电机模型 |
| 3.2.2 光伏发电模型 |
| 3.2.3 风力发电模型 |
| 3.2.4 燃气轮机发电模型 |
| 3.3 时序负荷模型 |
| 3.4 分布式发电可靠性 |
| 3.4.1 分布式电源接入方式 |
| 3.4.2 分布式电源并网方式 |
| 3.4.3 分布式电源运行方式 |
| 3.4.4 孤岛运行方式 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 含分布式电源的配电网可靠性指标及孤岛划分 |
| 4.1 含分布式电源的配电网的可靠性指标 |
| 4.1.1 系统自身可靠性指标 |
| 4.1.2 新型可靠性指标 |
| 4.2 含分布式电源的配电网的孤岛划分 |
| 4.2.1 孤岛划分原理 |
| 4.2.2 孤岛搜索算法 |
| 4.2.3 动态孤岛形成的概率 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 含分布式电源的配电网可靠性评估方法 |
| 5.1 含分布式电源的配电网可靠性评估理论 |
| 5.1.1 最小路法 |
| 5.1.2 计及不确定性的区间算法 |
| 5.1.3 提高区间算法精度的改进仿射算法 |
| 5.1.4 含分布式电源的改进仿射最小路算法 |
| 5.2 含分布式电源的配电网可靠性评估流程 |
| 5.3 算例分析 |
| 5.3.1 算例系统简介 |
| 5.3.2 研究方案的确立 |
| 5.3.3 计算结果分析 |
| 5.4 含分布式电源的配电网可靠性影响因素分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论和展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简况及联系方式 |
四、基于区间算法的配电系统可靠性评估方法（论文参考文献）
- [1]含大规模风电的发—输—配电系统充裕性优化决策研究[D]. 马泽洋. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [2]融合多源不确定性及复杂失效特征的系统可靠性综合评估[D]. 宋宇飞. 电子科技大学, 2021(01)
- [3]考虑天气影响的配电网可靠性分析方法研究[D]. 范婷婷. 南京邮电大学, 2020(03)
- [4]含高渗透率微网的配电系统运行可靠性快速评估[D]. 杨彤旭. 河北农业大学, 2021(05)
- [5]含分布式电源的配电网可靠性分析与研究[D]. 潘超. 南昌大学, 2020(01)
- [6]基于非精确概率的电网可靠性评估[D]. 周颖健. 山东大学, 2020(10)
- [7]基于风光柴储微网系统的可靠性评估[D]. 范若愚. 中国矿业大学, 2020(03)
- [8]基于贝叶斯网络的气电耦合系统可靠性评估[D]. 杨晨曦. 河北农业大学, 2020(01)
- [9]计及分布式电源的配电网可靠性研究与应用[D]. 刘伟根. 广东工业大学, 2020(02)
- [10]含分布式电源的配电网络的可靠性研究[D]. 任铭. 山西大学, 2019(01)