系统可靠性分析中元件不确定性重要度

不确定性是系统可靠性分析中遇到的一个突出的问题。不确定性重要度分析就是通过计算各元件的不确定性对系统不确定性的影响程度大小,给出控制系统不确定性的最佳途径。本文介绍了国外学者已定义的几个不确定性重要度度量,指出了它们各自的不足,并提出一种新的不确定性重要度——Monte Carlo 方差重要度。它具有完美的理论性和良好的工程实际使用性。我们讨论了该重要度的性质,还编制了计算机程序,给出了一个算列。     

自适应小波算法的电力有源滤波器

利用小波变换的正交线性性质，设计基于小波算法自适应滤波器。同时，将它有效地应用于电力有源滤波器，Matlab仿真结果表明，基于自适应小波算法的电力有源滤波器，在消除高次谐波、噪声和补偿工频无功电流方面，具有较好的性能、较快的收敛速度。     

成分数据中基于MCLasso的修正EM算法

针对成分数据中含有近似零值,对其作对数比变换后就会出现无穷值,从而影响对数据的进一步分析.提出了一个新的修正EM算法来处理成分数据中的近似零值问题,针对EM算法的缺点对其进行一些改进,即:对EM算法的E步用Monte Carlo方法改进,对EM算法的M步用Lasso算法进行改进.对新的方法进行实证分析,并与基于线性回归的修正EM算法、基于均值插补法和Bootstrap的修正EM算法进行比较研究,验证了该方法的有效性.     

基于蒙特卡洛改进算法的地铁电力系统可靠性评估

在分析电力系统可靠性评估基本方法的基础上,考虑到地铁电力系统故障率较低,故障状态枚举方法难以获得精确的随机状态,以及设备单元的故障信息无法通过直接抽样获取,故使用正态分布描述地铁电力系统设备单元发生故障的实际过程,提出了改进的蒙特卡洛非序贯仿真算法,并给出其求解过程,构建了地铁电力系统的结构模型、Petri网模型和可靠性评估指标,最后以南京地铁一号线电力系统设备单元初始参数为计算数据,所得结果较传统计算方法更为准确,同时能够模拟故障维修时间以及区分不同故障类型.     

考虑载荷作用次数的失效相关系统可靠性模型

研究了随机载荷作用次数对系统可靠性的影响,运用载荷-强度干涉模型和顺序统计量理论建立了随机载荷多次作用下的失效相关系统可靠性模型.考虑系统中零件的失效相关性,在不作独立假设的前提下,运用系统级载荷-强度干涉模型建立了串联系统和并联系统可靠性模型;根据随机载荷作用的统计学意义,运用顺序统计量理论建立了载荷多次作用时等效载荷的累积分布函数和概率密度函数,在此基础上,建立了载荷多次作用下的失效相关系统可靠性模型.并运用Monte Carlo方法对随机载荷多次作用下的失效相关串联系统可靠性模型进行了仿真实验,验证了本文模型的正确性.     

基于Tabu搜索和蚂蚁算法的系统可靠性分析

为了快速有效地找出同时满足可靠性和限制成本的配置策略,提出一种能搜寻近似最优可靠性分配的混合启发式算法.该算法在传统蚂蚁算法的基础上,引入了Tabu串列及期望准则,以解禁局域搜索,加快收敛速度,从而提高全局搜索的效率.实验仿真结果显示,所提出的优化算法较一般算法有更好的效果,可为实际系统的备件配置提供有力的支持.     

基于QPSO的自适应均衡算法

自适应均衡技术能有效地克服光纤信道的色散和光纤非线性等效应引起的符号间干扰。但传统的自适应均衡算法存在收敛速度慢、稳定性差、均衡效果不理想等缺点,从而使自适应均衡器在高速光纤通信系统中的应用受到限制。提出了一种基于QPSO的自适应均衡算法。仿真实验表明,QPSO具有收敛速度快、计算精度高等优点,将其作为自适应均衡器的控制算法可收到很好的均衡效果,优于传统的控制算法。     

交直流并联系统可靠性与概率动态安全分析（Ⅱ）——模拟的时序结构及并行分解算法

描述了用Monte Carlo模拟法评估交直流并联输电系统可靠性和概率动态安全性指标时的模拟时序结构。提出并证明了随机模拟的并行分解定理，建立了并行分解算法。最后通过算例说明了本文方法应用的可行性。     

基于粗神经网络的电力系统可靠性评估方法

发输电组合系统可靠性评估中元件状态组合数和潮流计算是引起可靠性评估计算中"计算灾"的主要原因.利用粗糙集的数据约简和特征提取功能,提炼人工神经网络的输入变量、训练样本以及事件类与系统状态之间的概略化关系,建立偶发事件模式识别的粗神经网络(RNN)模型,提出基于RNN的发输电组合系统可靠性评估算法,以提高电力系统可靠性评估的计算效率.可靠性测试系统的计算结果表明,所提算法是正确、可行和有效的.     

电力供配电系统可靠性研究

随着人们对供电系统可靠性重要性认识的不断深入,人们从解决计算精度和计算规模之间的矛盾出发,为了使可靠性评估能真正为电力系统规划和可靠性管理提供大量可信的信息及数据指示。本文在总结前人取得的成果和经验的基础上,结合当前供电网络的实际特点和现状,综述了几种包括中压和低压系统的供电网络可靠性评估方法,对电力系统的可靠性分析提供一定的技术支持。     

基于FORM的Monte Carlo精度修正可靠度算法

结构可靠度分析的核心是计算预定义功能函数的失效概率。提出一种基于一次可靠度算法 (FORM)计算结果的 Monte Carlo精度修正可靠度算法 ,它将原可靠度列式转换为一个求旋转坐标系下 n- 1元函数的统计均值问题 ,统计均值用 Monte Carlo法计算。这种可靠度算法克服了传统FORM法误差较大以及 Monte Carlo法效率低的困难 ,与二次可靠度算法 (SORM)相比 ,计算结果对验算点的计算精度不敏感。通过算例分析验证了该文方法的合理性     

基于EM算法的不完全疲劳寿命数据可靠性分析

针对随机截尾寿命数据模型的参数估计,提出基于EM算法的通用算法,并以疲劳寿命计算中所常用的二参数威布尔分布模型为例,给出基于EM算法的寿命数据拟合通用方法。另外对于服从复杂分布模型的数据,则采用与蒙特卡洛法相结合的EM算法。最后通过计算模拟的不完全疲劳寿命数据,验证了EM算法对于随机截尾寿命数据模型参数估计的有效性。     

暂态能量函数法用于可靠性安全性评估

针对可靠性安全性评估计算复杂和计算速度慢 ,提出了基于 Monte- Carlo模拟法和暂态能量函数法相结合的评估可靠性安全性评估的方法 ,定义了相应可靠性指标。充裕度评估和安全性评估是发输电合成系统可靠性分析的两个方面 ,充裕度是在静态条件下电力系统满足用户电力和电能量的能力 ,安全性是在动态条件下电力系统经受住突然扰动并不间断地向用户提供电力和电能量的能力。论文提出了将充裕度评估和安全性评估相结合进行可靠性分析的模型、算法和计算步骤 ,并编写了相应程序。算例表明 ,该模型和算法是可行的 ,结果是合理的     

广义随机Petri网和Monte Carlo仿真在系统可靠性分配中的应用

介绍了可靠性分配的复杂性和模糊性,阐述了广义随机Petri网（GSPN）和Monte Carlo的基本原理及其在系统可靠性分析中的应用,以加油系统为例,建立了其可靠性框图和GSPN模型,利用MATLAB实现了系统可靠性的Monte Carlo仿真,仿真结果验证了可靠性分配方案的正确性。     

基于支持向量分类机的结构可靠度分析

本文将支持向量分类机(SVC)引入到结构可靠度计算分析中,采用拉丁超立方抽样法进行初始输入训练样本的实验设计,将支持向量分类机作为响应面函数,并利用遗传算法进行参数优化,最后结合蒙特卡罗模拟提出了基于支持向量分类机的改进响应面法,其主要思想为：定义“重要性”判定函数,在迭代过程中,按判定函数值从抽样样本中选取新的训练样本,使支持向量分类机的模拟功能函数在对失效概率有较大贡献的区域内能更进一步地接近真实功能函数,从而大大提高可靠度分析的精度以及效率。     

基于蒙特卡洛仿真的液压系统动态可靠性

由于传统可靠性分析方法侧重于系统静态结构的描述,难以反映系统的动态运行过程,所以采用蒙特卡洛仿真方法研究液压系统的动态可靠性特征,重点计算液压元件故障服从不同分布、元件维修后故障率服从不同分布条件下液压系统可靠性指标的变化.仿真结果表明:修复如新时,不同分布对系统动态可靠性指标影响较小;修复如旧时,不同分布对系统动态可靠性指标影响较大.以可靠性仿真数据为基础,给出液压系统预防性维修策略.     

采用重点抽样方法的电力系统概率仿真

针对电力系统概率仿真中常用的蒙特卡罗抽样方法样本容量太大、效率不高的现状,文章提出采用重点抽样方法来减少抽样方差,从而在保证计算精度的同时,显著减少抽样次数和计算时间,提高了蒙特卡罗方法的实用性。由IEEE标准测试系统的计算结果表明,该方法是有效和可行的     

可靠性评估中多重故障算法的研究

针对精确地考虑多重故障的影响遇到的“维数灾”困难 ,提出了基于元件持续时间抽样方法 ,将多重故障评估转换为单重故障评估 ,利用存储系统状态和状态评估结果来减少需要评估的系统状态数 ,既实现了精确评估多重故障的影响 ,计算量增加又不大。在单重故障评估中 ,基于灵敏度分析的负荷控制策略 ,保证任何系统状态下单重故障潮流计算收敛 ,使多重故障能够顺利转换成单重故障计算。通过IEEE- RTS算例计算表明 ,算法是可信和有效的。     

基于故障影响遍历的配电网可靠性评估算法研究

提出一种基于故障影响遍历的中压配电网供电可靠性评估改进算法．算法将熔断器故障影响和负荷支路因熔断器拒动而对外界的影响并入该负荷支路所在馈线进行处理,同时考虑故障后负荷点由主电源恢复供电和备用电源恢复供电的区别,扩展了故障影响类型．改进算法更适用于实际配电系统,是一种较实用的评估算法．算例验证了所提算法的正确性和有效性．