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文档简介

1、Bayesian Network 在电力系统故障诊断中的应用组员：XXXXXXX黑球？白球？贝叶斯定理头像是否真实日志密度好友密度账户是否真实举例：检测社交网络中账户的真实性R表示账户真实性H表示头像真实性R=0R=10.110.89H=0H=1R=00.90.1R=10.20.8好友密度头像是否真实账户是否真实日志密度贝叶斯网络贝叶斯网络有向无环图条件概率表每个节点在其直接前驱结点的值制定后，这个节点条件独立于其所有非直接前驱前辈节点贝叶斯网络12121312121(x ,x ,.x )(x ) (x) (x,x ). (x,x .,x)nnnPPPx PxPx121(x ,x ,.x )(

2、x Parents(x )nniiiPP一般情况下，多变量非独立联合条件概率分布有如下求取公式在贝叶斯网络中，由于存在前述性质，任意随机变量组合的脸和条件概率被化简成贝叶斯网络建模（1）确定变量集和变量域。（2）确定网络结构。（3）确定节点条件概率表。简单输电线路模型元件B2故障诊断的贝叶斯网络拓扑元件线路/百公里母线/条变压器/台故障概率0.16290.00580.0039故障概 /%线路主保护/台 母线主保护/台 变压器主保护/台断路器/台误动0.230.060.140.48拒动0.073.080.620.83表1 元件故障的先验概率表表2 继电保护装置的拒动、误动概率表故障诊断贝叶斯网络的赋值元件B2状态01保护R2状态0101条件概率/%99.640.063.0896.92表3 继电保护节点R2的条件概率表表4 继电保护节点R1sb的条件概率表元件B2状态01继电器CB1r状态0101条件概率/%99.8699.930.6299.89节点R1sb状态0.140.07099.38100.1110101贝叶斯网络的故障诊断推理l 根据继电保护信息的完备与否，应用相应的贝叶斯网络模型进行故障诊断。l 在进行故障诊断推理时，利用贝叶斯网络的逆向推理功能，计算出各元

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