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基于贝叶斯网络时序模拟的配电系统可靠性评估

摘要第4-7页
Abstract第7-10页
1 绪论第16-29页
    1.1 选题背景及研究意义第16-19页
    1.2 配电系统可靠性评估方法研究的发展与现状第19-26页
        1.2.1 解析法第20-23页
        1.2.2 蒙特卡罗模拟法第23-25页
        1.2.3 人工智能方法第25-26页
    1.3 本文的研究内容和结构安排第26-29页
2 配电系统可靠性指标的基础模型第29-38页
    2.1 元件的可靠性指标模型第29-32页
        2.1.1 元件的可靠性参数第29页
        2.1.2 元件的可靠性指标模型第29-32页
    2.2 等效系统的可靠性参数模型第32-34页
    2.3 负荷点的可靠性指标第34页
    2.4 配电系统的可靠性指标模型第34-36页
    2.5 可靠性指标计算条件第36-37页
    2.6 小结第37-38页
3 配电系统贝叶斯网络的建立第38-69页
    3.1 贝叶斯网络介绍第38-44页
        3.1.1 贝叶斯网络的组成第38-40页
        3.1.2 贝叶斯网络的建模过程第40-44页
    3.2 基于故障模式影响分析法的配电系统贝叶斯网络的建立第44-60页
        3.2.1 数据结构的设计第44-47页
        3.2.2 贝叶斯网络结构和参数的分析求解过程第47-53页
        3.2.3 以数据库形式描述的贝叶斯网络第53-55页
        3.2.4 以图形形式描述的贝叶斯网络第55-60页
    3.3 适合配电系统的贝叶斯网络组成总结第60-61页
    3.4 实例应用第61-68页
        3.4.1 生成数据库形式的贝叶斯网络实例第61-67页
        3.4.2 生成图形形式的贝叶斯网络实例第67-68页
    3.5 小结第68-69页
4 基于贝叶斯网络时序模拟的推理算法研究第69-89页
    4.1 贝叶斯网络推理概述第69-72页
        4.1.1 贝叶斯网络推理算法分类第69-72页
        4.1.2 贝叶斯网络推理目的第72页
    4.2 贝叶斯网络时序模拟过程第72-75页
        4.2.1 元件状态时序模拟第72-74页
        4.2.2 系统时序状态的确定第74-75页
    4.3 时序模拟配电系统可靠性评估计算模型的建立第75-79页
        4.3.1 时不变负荷可靠性评估计算模型的建立第75-77页
        4.3.2 时变负荷可靠性评估计算模型的建立第77-79页
    4.4 贝叶斯网络时序模拟的配电系统可靠性推理算法第79-81页
    4.5 实例验证第81-87页
    4.6 小结第87-89页
5 配电系统可靠性评估收敛判据的研究第89-100页
    5.1 样本容量与精度的关系第89-91页
    5.2 独立事件的选取第91-92页
        5.2.1 独立事件的选取依据第91页
        5.2.2 构成独立广义事件的循环次数选取第91-92页
    5.3 基于时序模拟的收敛判据研究第92-95页
        5.3.1 系统平均供电可用率指标 ASAI 的区间估计第92-94页
        5.3.2 实用收敛判据第94-95页
    5.4 实例验证第95-99页
    5.5 小结第99-100页
6 含分布式电源的配电系统可靠性评估第100-135页
    6.1 分布式电源概述第100-109页
        6.1.1 分布式电源的研究背景及意义第100-104页
        6.1.2 分布式发电技术及特点第104-106页
        6.1.3 分布式电源对配电系统的影响第106-109页
    6.2 孤岛概述第109-112页
        6.2.1 孤岛概念第109页
        6.2.2 孤岛运行分类第109-111页
        6.2.3 DG 模型第111-112页
    6.3 孤岛划分方法第112-119页
        6.3.1 孤岛划分原则第112-114页
        6.3.2 孤岛划分数学模型第114-116页
        6.3.3 孤岛划分方法第116-119页
    6.4 孤岛划分算例第119-123页
    6.5 含分布式电源配电系统贝叶斯网络的建立第123-126页
    6.6 含分布式电源配电系统可靠性评估第126-134页
        6.6.1 实例应用第126-133页
        6.6.2 结果分析第133-134页
    6.7 小结第134-135页
7 结论与展望第135-140页
    7.1 结论第135-137页
    7.2 创新点第137-138页
    7.3 展望第138-140页
参考文献第140-159页
附录第159-171页
博士学位在读期间发表的论文和著作第171-174页
作者简介第174-176页
致谢第176-177页

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