一种基于可能性-概率模型的配电系统可靠性

一种基于可能性-概率模型的配电系统可靠性摘要--一个基于可能性—概率框架下提出来管理配电系统可靠性中遇到的不确定性。可能性的可靠性参数、故障率、负载分布点、停电时间和功率注入馈线分支一致地转化成相应的能度分布函数。根据建议框架，改造之间的妥协一致性和对人类的概率可靠性参数可以得到满足。派生的可能性分布函数实现为二者的平均间隔合理的价差区间，模糊索引不提供能量（ENS）指标，均线系统停电频率指标（SAIFI）和系统平均停电持续时间指标（SAIDI），是为进行评估一个配电系统的可靠性，且径向有43间分行分销网络是用来证明拟模糊概率模型的有效性。引言可靠性是任何组件的具体措施，设备或系统描述履行债务能力的预定功能。为了确保供应充足，并保持停电相当低的数目/持续时间在配电系统的可靠性的重要方面。这样的要求是相当难以实现在经济上，而不是在传输系统中。在某种意义上，可靠性比成本更重要分配系统。有两种主要的方法，模拟和分析技术，用于评估的可靠性制度。模拟技术估计的可靠性通过模拟实际过程和随机指标系统的行为。蒙特卡罗模拟是一种与流行的做法及其非连续和连续过程，这是在造型复杂的系统是有用的。然而，只有特定的解决方案可以实现，因为其结果是依赖于实验的数量，在模拟中使用的起始或种子值和序列的随机变量。分析技术评估的可靠性指标从数学模型开始，故障点有三个基本参数组件故障率、停电时间和、平均功率，已被用来进行不同可靠性指标。几个概率指数已经通过评估的可靠性分析方法开发分配制度，SAIFI和赛迪是两个流行指数被广泛接受，大多数美国和加拿大公用事业。在计算的算法分析SAIFI和SAIDI，可靠性参数被假定必须精确地称为常量，或表示为在概率分布的计算随机变量大型电力系统。它往往是很难估计精确的故障率和成分的停电时间因为没有足够的信息可以被收集到账户失败的正确行为。分析可靠性评估与概率论，可能会导致过分自信的结果。它已成为越来越明显，有一些其中的不确定性方面不适合自己有效地通过分析传统的基于概率的方法。在这方面，模糊理论本身已确认为提高我们的能力的潜在工具处理过于复杂或不明确的问题以通过常规的方法来解决。一项所述的模糊集理论的显著特点之一是它的语言弹性，这在一个不确定的占了不确定性没有成为环境由枝节。事实上，概率和能度的方法有更常见的比在第一次出现，并且可以被视为合作而非竞争的方法。两者的定量和定性信息可用于一贯在可靠性的不确定性建模。主要的问题是如何正确地整合模糊方法为传统的分析模型，或如何结合定量的特点，定性信息一致。有些链接有被描述的可能性概率的概念一致性原则（PPCP）。通过将在PPCP概念和人的经验更新关于给定的概率故障信息，这些参数可以一致地转化成相应的可能性表示。在本文中，三个模糊指数，ENS，SAIFI和SAIDI，通过使用的代数运算进行在不同的时间间隔的信心方面模糊数。一些有用的概率信息可以被保存到整合各种不确定性的合理搭配传播的可能性提出概率区间下框架。这种转型避免了主观隶属函数中的条款转让可能性分布，而不是目标的调整过程。有43间分行径向分布网络用于证明所提出的有效性模型。配电网可靠性指数三个指数是用来评估的可靠性鉴于配电系统中的文件。系统平均停电频率指标（SAIFI）该指数旨在提供有关每个客户的持续中断的平均频率在预定区域的信息。总之，定义是：=系统平均停电时间指数（SAIDI）该指数是通常被称为客户中断或客户小时分，并且被设计提供有关平均时间的信息客户将被中断。在字的定义是：能源不提供指数（ENS）该指数是类似的预期能量不生成系统的供电。它的目的是提供关于不是由所提供的总能量信息制度。在字的定义是：不是由系统提供的总能量=中断（中断）事件该组件故障率（f/年）客户的负载电流数每年中断（停电）时间（小时/年）中断（停电）时间（小时）连接到负载电流平均负载模糊理论背景可能性分布和可能性测度模糊性，必须在系统的分析被认为在那里人估计是有影响的。由于扎德介绍的可能性的概念，系统的模糊性分析已经掌握了可能性分布。可能性分布可以通过以下的方式来定义：设是一个模糊集论域U的均值，其特征在于其隶属函数。设X是一个U和变量作为一个模糊的限制，R（X），与X相关联。那么命题“X是一个”，它转换成R（X）=，与一个关联可能性分布的的X，这是假定为等于R（X）。可能性分布函数（podf）相关与X，，被定义为数值上等于的隶属度函数。在应用程序，也假设集正常化。给定一个可能性分布的，一种可能性衡量一个模糊集合可以定义如下：=（x）^｝模糊数和区间算术运算模糊数（FN）是最常见的形式之一的模糊集合中的应用。在工程应用中，的可能性的分布已被经常由一个表示模糊数。定义的凸和规范化模糊集在R（一组实数）被称为新生力量。基于该凸性和常态的性质，水平设置的连续FN是X的所有组成的间隔元素，其中隶属度至少是α。使用“置信区间”的概念，FN可以通过一个家族一个“间隔的信任”来表示。有许多不同类型的FN的，但三角形的FN和梯形FN（Tr.FN）已使用广泛在大多数工程应用。Tr.F.N是通过它可以通过一个完全表示四重峰（a1，a2，a3，a4），并通过的间隔定义在水平α信心。值得注意的是，该α在1级（区间[a2，a3]可以解释为的平均间隔，并在零电平的α水平（区间[a1，a4]）代表的传播时间间隔，a1定义为离开了传播，和a4的权利蔓延。使用Zadeh的扩展原理相结合和最大最小卷积，四个基本操作Tr.F.Ns.可以基于的代数运算被定义信心区间。C.可能性--概率一致性原理观察可以与概率相关联分布或具有可能性分布。直观地说，可能涉及到我们的感知程度可行性或易于实现。扎德第一建议PPCP的概念，以达成妥协之间的可能性和概率信息。这折衷演示的近似配方启发式观测中的可能性降低一个事件趋于降低其概率，但不是反之亦然。该PPCP为双方提供的变换的基础的可能性和概率信息。设U是一个有限集和变量X的取值范围为U中有可能Π和概率P的一致性测量PPCP的表达：（π，p）==该CZ显示转换的一致性程度概率密度函数（pdf）及其podf之间，它意味着对信息的保存程度时转型。可能性--概率模型能度表示的形成概率论用详尽的技术来模型的不确定性，一般不足的细节信息作出了准确的PDF为的估计一些感兴趣的变量不切实际。传统的概率可靠性参数，元件故障率，停电时间和平均功率，是用来转换成其对应的可能性从他们的概率函数表示。派生podf由Tr.FN.表示为[A2，A3]解释该均值一个Tr.F.N.的间隔和[a1，a4]指定的传播时间间隔。我们的目标是在一个更客观的方式获得这些间隔。B.评价Tr.F.N.的平均间隔在“设置”为样本均值可接受值在对可靠性的所有可能值的宇宙参数可以被定义为模糊集合。许多方法已经开发了构造的隶属模糊集的功能。从形式上看，的过渡样本均值的置信区间是渐进的，而不是脆，可能使平均podf的形成。1)模糊性的一致性为了得到一个适当的平均podf，一些方法确认“设置”包含的属性一致PDF和人的主观的两个特征有关基础PDF的平均判断必须是考虑。在本文中，PPCP概念和约束优化技术是用来转换的PDF资料到其相应的podf用指定的一致程度一致。该如下所示使用的优化方法：μ（x）可以视为导出的平均podf，C示出了这种转变的一致性程度和位于该范围内的实际平均值的可能性指由平均podf定义的时间间隔。值得注意的是，下界必须放在c按照被征收下面的引理。引理：对于每个参数，存在一个下限为一致性摄氏度，超过该派生podf满足一致性原则。正常分布数据假设一个标准化的高斯分布p（x）中，在平均podfμ（x）的是来自于“（10）”可以被表示为参数S，p的标准差（x）。价值S占主导地位的一致性程度C，和它们的关系示由图1。C可通过使用数值分析来评价技术。当C的值是否大于1/√2或等于1/√2，从正常标准得出的podf密度将是按照一致性原则。一致的podfFCG（S）相关的参数C能因此被定义来指示这样的过渡转型的一致性。｛图1标准化正态密度和平均podf（二）指数分布数据负载点故障率的概率分布和停电时间在一个激进的系统服从泊松分布及个别伽玛分布。中的分析方法，故障率和处理的停电时间应保持恒定。显然，本这些参数的不确定性无法妥善管理通过在他们的概率卷积一个常数。此外，它往往是很难精确地估算故障率和成分的停电时间，因为足够的信息可以收集到的帐户失败的正确行为。分析可靠性评价与概率分布可能会导致过分自信的结果。此外，它往往是很难精确地估算故障率和成分的停电时间，因为足够的信息可以收集到的帐户失败的正确行为。分析可靠性评价与概率分布可能会导致过分自信的结果。λ为故障率，t是一个指定的时间段。使用类似于上面描述的技术的技术，F(r)的关系，μ（x）的和S示于方程:r和s分别表示故障率（FR/年）和停运持续时间（小时）在他们的平均均分比值计算。1)经验丰富的更新直观地说，广泛的意思间隔平均podf会减少对实际平均值人类的信心位置，即，过多的附加信息可以是闯入导出的平均podf。另一方面，有经验的操作人员可能知道真正的关于给予数据的见解特点。它的结果不仅从概率均值和偏差值，而且从原始数据的特性的知识。至定义一个适当的人类经验的更新模式妥协与改造一致性必要的。三置信水平，“相当有信心”（QC）“有信心”（CON）和“缺乏自信”（LC），相应的不同程度的人更新的建议。在质量控制情况下，人类的感知判断的概率分布聚类具有小色散的，如在短期预测和规划情况。信心度时，将不确定性较大/偏差减小中存在的概率信息，如在长期预测情况。标准化的隶属度函数正常的数据类型为运营商的平均修改间隔可以配制。S表示左/右色散约束的均值间隔，并且是标准偏差（σ）的一个倍数标准正态分布。代表上平均偏差界限，并且显示了较低的平均偏差范围。直观地说，我们有信心对平均值为常态分布信息时，S是零（无色散发生）。建议三置信水平参数量化表1中。图2显示了有经验的更新例证。表1相关的程度的参数s和信心在人类经验的升级机型分配质量控制目标信用常态0.71.02.0泊松1.02.03.0伽马0.81.62.4图2经验丰富的更新模型正态分布数据2)一致性和经验之间的妥协用于评价平均时间间隔的最后一个步骤是使podf转型之间的妥协一致性和人类经验的更新中。在定义的可能性的措施已被用于评估受感染的程序。受感染的参数S将来自评估的平均间隔[A2，A3]。这些进程可以通过下面的例子来说明。例如：考虑一个标准化的高斯PDF格式，其中转化一致性podf是FCG（S），和经验丰富的更新模型“CON”级表示FCON（S）。这是的可能性相一致的变换FCG有一个“信心”有经验的更新的水平相应导出的平均间隔时间？解决方案：之间的妥协过程一致性（）和经验丰富的CON水平（）一个标准化的正常PDF可以通过图3描绘。参数S推导为0.27与0.73的可能性。0.73被解释为可能性均值的程度区间为[-0.27，0.27]在经历了“CON”水平模型。用类似的技术，由此而来的意思间隔和相应的可能性度量不同分布总结于表2中。这是观察到三个信心的可能性措施水平接近。在这个意义上，一个强大的和全面的平均间隔已被导出。图3一致性和更新人类之间的妥协表2广义平均间隔及其可能性的podf措施质量控制目标信用常态[-0.2,0.2]0.72[-0.27,0.27]0.73[-0.48,0.48]0.76泊松[1.0,1.055]0.76[1.0,1.103]0.78[1.0,1.32]0.79伽马[1.0,1.046]0.78[1.0,1.09]0.79[1.0,1.28]0.80C.价差区间的评价因为数据分散存在的，我们建议建一个类似的模型来评估合理的价差区间[a1，a4]为Tr.F.N.运用不同置信水平为输入数据的概率，人类的经验模型可以具有三个被定义水平。对于正态分布的数据中，SN，当左边参数的价值评估等于a2传播a1，当相等时，由正确的评估，得a3,a4。值得注意的是指数分布的数据始终涉及非对称形状和式（16）可识别右传播的评价。左扩散有容限值被定义为平均值的20％，并另一种启发式隶属函数，1/3用于质量控制，2/3CON和1用于LC，对于指数的左边蔓延分布数据可以被定义。组合的平均间隔和扩散的结果间隔分布的能度表示参数可被表征为Tr.FN的四重表3总结了损害podf三常见概率函数。表3该podfs的四参数常态质量控制(μ-0.7σ,μ-0.2σ,μ+0.2σ,μ+0.7σ)目标(μ-σ,μ-0.27σ,μ+0.27σ,μ+σ)信用(μ-2σ,μ-0.48σ,μ+0.48σ,μ+2σ)泊松质量控制(0.933,1.0,1.055,1.78)目标(0.867,1.0,1.103,1.361)信用(0.8,1.0,1.32,2.216)伽马质量控制(0.933,1.0,1.046,1.148)目标(0.867,1.0,1.09,1.315)信用(0.8,1.0,1.28,2.064)实例及讨论有43间分行的径向分布网络从参考改性[8]是用来证明本的可能性可靠性指标的有效性。这是假设馈线由n个分支其特征在于，其长度和客户负载在其加载点。有关分支的数据示于表4中。负荷持续时间曲线，假设由组成三个层次，大，中，小，他们的真实方面和表5中所示的无功电流。在这项研究中，的可靠性参数的标准偏差假设为是10％。故障率和故障的手段价值持续时间被假定为7.0（fr/100km-yr）和8.0（小时/年）。伽玛PDF的形状参数为假定为1来表示正常的生活周期。表4分支长度（米）12345678910113080130056046035012004803603504501020121314151617181920212218206001340540150084012604101350650150232425262728293031323310301120900750180430550330630107083034353637383940414243503302807003005060015040240注：支路的阻抗为0.31+j0.34（Ω/公里）表5负载电流需求（平均值）分支大(876小时)中（4380小时）小（3504小时）RIRIRI6,17,19-21,24,26-27,29,40,42,434.41.41.80.60.90.318,28,30,35,367.63.23.71.61.80.84,12,31,32,34,37-39,4112.86.05.82.82.91.41022.011.011.75.65.82.8注：可靠性指标的概率平均值采用常规概率方法进行考虑到可靠性的特点参数，负