Reliability Assessment of Distribution SystemBased on Discrete-event System

Discrete-event system simulation technology is used to analyze distribution system reliability in this paper. A simulation model, including entity state models, system state models, state transition models, reliability criterion model, is established. ‘Next happen event’ is taken as impulse principle of simulator clock to determine the sequence of random event occurrence dynamically. The results show this method is feasible.

A Modified Impact-increment-based State Enumeration Method and Its Application in Power Distribution Systems

Reliable planning and operation of power distribution systems are of great significance. In this paper, the impactincrement based state enumeration(IIBSE) method is modified to adapt to the features of distribution systems. With the proposed method, the expectation, probabilistic, and duration reliability indices can be accurately obtained with a lower enumerated order of contingency states. In addition, the time-consuming optimal power flow(OPF) calculation can be replaced by a simple matrix operation for both independent and radial series failure states. Therefore, the accuracy and efficiency of the assessment process are improved comprehensively. The case of RBTS bus 6 system and IEEE 123 node test feeder system are utilized to test the performance of the modified IIBSE. The results show the superiority of the proposed method over Monte Carlo(MC) sampling and state enumeration(SE) methods in distribution systems.

Bayesian Assessment for Reliability of Binomial Components Based on Information Fusion of Similar Products

A modified Bayesian reliability assessment method of binomial components was proposed by fusing prior information of similar products.The traditional Bayesian method usually directly used all the prior data,ignoring the differences between them,which might decrease the credibility level of reliability evaluation and result in data submergence.To solve the problem,a revised approach was derived to calculate groups of prior data's quantitative credibility,used for weighted data fusion.Then inheritance factor was introduced to build a mixed beta distribution to illustrate the innovation of new products.However,in many cases,inheritance factor was determined by Chi-square test that could not give out exact result with respect to rare failures.To make the model more precise,Barnard's exact test was suggested being used to calculate the inheritance factor.A numerical example is given to demonstrate that the modified method is successful and rational,while the classical method is too conservative and the traditional Bayesian method is too risky.

Imprecise Reliability Assessment for Heavy Numerical Control Machine Tools Against Small Sample Size Problem

Small sample size problem is one of the main problems that heavy numerical control(NC) machine tools encounter in their reliability assessment. In order to deal with the small sample size problem, many indirect reliability data such as reliability data of similar products, expert opinion, and engineers' experience are used in reliability assessment. However, the existing mathematical theories cannot simultaneously process the above reliability data of multiple types, and thus imprecise probability theory is introduced. Imprecise probability theory can simultaneously process multiple reliability data by quantifying multiple uncertainties(stochastic uncertainty,fuzzy uncertainty, epistemic uncertainty, etc.) together. Although imprecise probability theory has so many advantages, the existing natural extension models are complex and the computation result is imprecise. Therefore,they need some improvement for the better application of reliability engineering. This paper proposes an improved imprecise reliability assessment method by introducing empirical probability distributions to natural extension model, and the improved natural extension model is applied to the reliability assessment of heavy NC machine tool spindle to illustrate its effectiveness.

Risk Assessment Framework and Algorithm of Power Systems Based on the Partitioned Multi-objective Risk Method

针对平均风险指标无法区分高损失-低概率事件及低损失-高概率事件的缺点,提出了电力系统的分割多目标风险分析框架。该框架将电力系统的风险状态细分为低损失、中等损失和高损失3个风险范围,并提出3个损失范围条件风险函数和条件风险概率的概念。采用经典的容量停运表模型,建立了这些条件期望指标的计算方法。对IEEE-RTS及TH-RTS2000系统进行了分割多目标风险评估,研究不同负荷水平下系统风险在3个损失范围的分布及转移情况,并分析损失分割点对系统风险的影响。通过分割多目标风险分析,风险分析者和决策者可以权衡系统的平均风险以及高、中、低损失范围的条件期望风险,从而对系统的风险状况有一个全面和深入的了解。

考虑光伏电源可靠性的新能源配电网数据驱动无功电压优化控制

充分挖掘分布式光伏电源的无功支撑能力,有助于解决光伏高比例接入带来的配电网电压波动、电压越限以及新能源消纳等问题,但光伏电源无功输出会造成其功率器件结温越限或剧烈波动,严重威胁到光伏电源的可靠运行。为此,提出考虑光伏电源可靠性的新能源配电网数据驱动无功电压优化控制策略。首先,提出一种基于数据驱动的光伏电源可靠性评估方法,该方法采用XGBoost机器学习模型计算IGBT结温,提高了IGBT结温计算效率,避免了评估精度对IGBT参数的依赖;进而建立考虑光伏电源可靠性的配电网无功电压优化模型,将IGBT结温均值和结温波动引入模型优化目标;然后,将该模型进行马尔可夫决策过程转化,并基于深度确定性策略梯度强化学习算法完成智能体训练;最后,通过IEEE33节点系统验证所提策略在无功电压快速优化和光伏电源可靠性提升方面的优势。

计及多设备老化效应的主动配电网可靠性评估

高比例可再生能源的大规模接入促使配电网向着主动配电网(ADN)的方向转型,大量的信息设备建设扩大了主动配电网的整体规模,提升了信息处理效率,但同时也使得系统安全可靠运行的问题变得更加突出。本文提出考虑老化效应的混合通信网络主动配电网可靠性评估方法,首先采用失效模式与效应分析方法建立信息网络与配电网络间的故障关联模型,其次利用设备性能参数建立信息设备与物理设备的威布尔分布老化失效模型,最后通过序贯与非序贯蒙特卡洛相结合的仿真方法对系统可靠性进行评估。其结果可为未来主动配电网的运行维护提供有力的技术支撑。

基于扩频通信技术的配电系统输电线路可靠性评估研究

在现代电力系统中,配电系统输电线路是连接电网与终端用户的关键环节,其可靠性直接影响电力供应的稳定性和安全性。文章通过构建基于扩频通信技术的深度学习模型,评估配电系统输电线路的可靠性,详细阐述模型的架构设计、技术应用数据的获取与处理方法,并通过技术测试验证模型的有效性与准确性。

考虑分布式可再生能源不确定性的配电网可靠性评估

分布式能源在电力系统中的渗透率不断提升,使得配电网系统呈现出更大的复杂性和不确定性,这将对电力网络的可靠性产生影响。为确定配电网系统中可再生能源发电机组的最优安装位置和容量,文章结合随机模糊期望值算子和马尔科夫蒙特卡洛法(Markov Chain Monte Carlo,MCMC),提出了一种可靠性评估框架。该模型建立了风电和光伏出力的多状态概率密度函数,采用随机模糊期望值算子模拟配电网功率损耗和电压稳定性的不确定性。在考虑配电系统拓扑结构的情况下,利用MCMC模拟配电网系统中所有非源元件的随机性,由指数分布生成配电网组件故障事件及恢复时间。最后,在IEEE-33节点标准配电网上,对系统平均停电次数、系统平均停电持续时间、电量不足期望值3种可靠性指数进行评价,实验结果证明了所提出方法的有效性。

基于PSO-DBN的配电网可靠性分析研究

为解决缺失数据等条件下配电网的可靠性评估问题,针对配电网可靠性评估时存在评估效果差、计算量大、执行效率低等情况,基于粒子群优化-深度信念网络(PSO-DBN)对配电网可靠性进行分析。首先,设计了基于生成对抗网络(GAN)的电力数据增强模型,从而改善电力数据缺失和不平衡等问题。其次,建立了结合深度信念网络(DBN)和粒子群优化(PSO)模型的优化学习网络,从而得到更准确的配电网可靠性分析结果。以IEEE39电力节点系统为基础,对所提模型进行仿真与分析。仿真结果表明,所提模型性能最优。该研究能够为配电网可靠性评估、管理及稳定运行提供借鉴。

基于电压暂降识别的配电网运行可靠性评估

文章主要构建了基于电压暂降识别的配电网运行可靠性评估模型。通过电压暂降检测系统获取实际运行数据,采用基于序贯蒙特卡洛的概率仿真方法进行可靠性指标计算,并结合配电网拓扑和设备参数构建了精细化网络模型。在此基础上,提出多准则优化的配电网运行决策支持系统。仿真实验表明,该模型能够精确评估配电网的运行可靠性,为配电网的运行规划提供可靠的决策依据。

基于综合考量的配电网供电可靠性评估

考虑到之前配电网系统中针对0.4kV的配电网的状态分析效果差,可靠性不足的问题,为此提出一种基于多级层次的配电网供电可靠性评估方法。首先,通过载波技术来建立配电网用户和变压器的关系,其次建立多级层次法和熵权法融合的可靠性评估分析模型,通过输出的状态分析矩阵即可评估配电网的状态。最后通过某地实际配电网作为算例,验证本文提出评估方法的有效性和合理性。

智能感知技术在配电网可靠性评估中的应用研究

采用基于智能感知技术的配电网数据采集方法,结合统计分析和机器学习算法,对配电网运行数据进行处理和分析。研究过程中,建立配电网可靠性评估的指标体系,然后利用智能感知技术实时采集配电网数据,并结合算法模型进行数据分析和评估。研究结果表明,智能感知技术在配电网可靠性评估中具有显著优势,能够实时监测与预测配电设备的运行状态,提高配电网的运行可靠性。

Reliability evaluation of bladder accumulator with no failure data

As a bladder accumulator is a high reliable and long life component in a hydraulic system,its cost is high and it takes a lot of time to test its reliability,therefore,a reliability test with small sample is performed,and no failure data is obtained using the method of fixed time truncation. In the case of Weibull distribution,a life reliability model of bladder energy storage is established by Bayesian method using the optimal confidence intervals method,a model of one-sided lower confidence intervals of the reliability and one-sided lower confidence intervals model of the reliability life are established. Results of experiments show that the evaluation method of no failure data under Weibull distribution is a good way to evaluate the reliability of the accumulator,which is convenient for engineering application,and the reliability of the accumulator has theoretical and practical significance.

交直流配电网中柔性软开关接入的规划-运行协同优化方法

含分布式源-储-荷的直流配电系统需要通过柔性软开关等电力电子化配电设备与交流系统互联,构成的交直流混合系统不仅可以提高系统整体的可靠性,还可以通过灵活的潮流控制优化系统运行方式,并降低系统损耗。由于用以交直流系统互联的柔性软开关接入方案对全系统可靠性和最优运行方式都有影响,针对这一规划-运行协同问题,首先提出了交直流混合系统的改进显式可靠性计算方法,进而建立了考虑可靠性经济成本和网损的交直流混合配电系统规划-运行协同双层优化模型。上层模型基于加权功率传输分布因数,以系统传输损耗最优为目标确定柔性软开关的接入方案,下层以可靠性成本最低为目标获取交直流混合系统的最优运行方式。最后,在算例系统中进行了仿真对比验证。结果表明,所提出的规划-运行协同优化方法能够有效提升交直流混合系统的可靠性和经济性。

基于影响增量的电力系统可靠性指标各阶矩快速求解方法

为了更全面地掌握可靠性指标的离散度以及支撑还原其概率分布,提出了一种用于各阶矩和半不变量形式的可靠性指标快速计算方法。该方法采用了基于状态枚举的影响增量技术,将影响增量概念应用于各阶原点矩计算式的推导,通过概率整合加快了各阶原点矩指标的收敛;利用原点矩与中心矩、半不变量的计算关系,实现了对于各阶矩与不变量指标的高效计算。并在IEEE-39系统和IEEE-118系统中验证了所提方法用于一阶矩到三阶矩计算的误差均小于1%,相比蒙特卡洛法节约了一半的计算时间,为还原可靠性指标的概率分布提供了各阶矩与不变量等关键参数。

地铁自动检票机故障分析及可靠性研究

考虑到地铁自动检票机组成复杂且故障形式多样,对其进行故障分析并以二参数威布尔分布为基础,提出一种基于混合威布尔分布的设备可靠性评估模型。为提高模型拟合精度,基于误差平方和最小思想构建非线性最小二乘参数优化估计模型并使用粒子群算法(PSO)进行最优参数求解。以南京地铁油坊桥车站自动检票机实际故障数据为例,进行实例验证。结果表明,基于PSO算法的混合威布尔分布可靠性评估模型优于传统单威布尔分布,其均方根误差、平均绝对百分比误差、皮尔逊相关系数均为最优。

正态分布定数和定时截尾数据可靠性评估方法

定数和定时截尾试验是工程上非常重要的一类寿命试验,目前对于产品寿命遵循指数分布情况已有成熟的可靠性评估方法,但是对于工程上常见的产品对数寿命遵循正态分布的情况,还难以根据定数和定时截尾寿命试验数据进行可靠性评估。为此,本文首先提出一种正态分布定数截尾数据可靠性评估方法,能够根据定数截尾寿命试验数据评估产品高置信度、高可靠度的可靠寿命单侧置信限,以及给定时刻下高置信度的可靠度单侧置信下限。然后进一步将该方法推广到定时截尾试验的情况,给出一种正态分布定时截尾数据可靠性评估方法,能够根据定时截尾寿命试验数据进行高置信水平的可靠性评估。从而使工程上许多无法处理的定数或定时截尾寿命试验数据得以统计分析,实现小样本可靠性评估。

计及故障重构与信息约束的有源配电网短期可靠性评估方法

配电网短期可靠性可有效反映系统的运行风险,而分布式电源出力变化、网络重构与信息系统状态都是其重要影响因素。为此,提出了计及故障重构与信息约束的有源配电网短期可靠性评估模型和方法。首先构建基于马尔可夫过程的配电网元件短期停运模型,然后建立考虑故障重构与信息物理耦合的有源配电网故障后最优负荷削减模型,提出基于有向虚拟多商品流模型的考虑故障重构与孤岛划分的最优负荷削减策略,建立适用于故障重构与孤岛划分的辐射状拓扑约束以及考虑信息系统对配电网支撑作用的信息约束,实现对故障后果的精确分析。在此基础上,提出基于模型驱动的有源配电网短期可靠性评估方法,并进一步针对基于模型驱动的方法所存在的快速性不足缺点,采用“离线建模,在线评估”思想,提出基于最小二乘支持向量机的改进短期可靠性快速评估方法,实现了短期可靠性的快速评估。基于算例分析了负荷削减策略、分布式电源出力、信息物理耦合对系统可靠性的影响,验证了所提方法的有效性以及所提负荷削减策略对可靠性提升的优越性。

计及配电网自动化分区的城市配电网供电可靠性评估方法

[目的]在配电网自动化水平日益提升的现状下,为了解决传统配电网供电可靠性评估方法未考虑配电自动化影响的问题,文章提出了一种计及配电网自动化分区的城市配电网供电可靠性快速评估的方法。[方法]文章基于通路特征的节点划分法,通过划定配电自动化分区,定义大分段和小分段,提出适用于计及配电网自动化分区的供电可靠性提升效果评估方法。[结果]所提方法与中压配电网可靠性评估行业标准相比,充分考虑了配电自动化对降低故障定位、隔离和倒闸操作时间的影响,评估结果降低了22%左右。[结论]所提方法能更为精确地分析配电自动化水平较高的配电网供电可靠性,适用于停电时间基数较小的城市配电网区域。