1、一種(y zhn)基于可能性-概率模型的配電(pi din)系統可靠性摘要(zhiyo)-一個基于可能性概率框架下提出來管理配電系統可靠性中遇到的不確定性。可能性的可靠性參數、故障率、負載分布點、停電時間和功率注入饋線分支一致地轉化成相應的能度分布函數。根據建議框架，改造之間的妥協一致性和對人類的概率可靠性參數可以得到滿足。派生的可能性分布函數實現為二者的平均間隔合理的價差區間，模糊索引不提供能量（ENS）指標，均線系統停電頻率指標（SAIFI）和系統平均停電持續時間指標（SAIDI），是為進行評估一個配電系統的可靠性，且徑向有43間分行分銷網絡是用來證明擬模糊概率模型的有效性。引言可靠性是任

2、何組件的具體措施，設備或系統描述履行債務能力的預定功能。為了確保供應充足，并保持停電相當低的數目/持續時間在配電系統的可靠性的重要方面。這樣的要求是相當難以實現在經濟上，而不是在傳輸系統中。在某種意義上，可靠性比成本更重要分配系統。有兩種主要的方法，模擬和分析技術，用于評估的可靠性 制度。模擬技術估計的可靠性通過模擬實際過程和隨機指標系統的行為。蒙特卡羅模擬是一種與流行的做法及其非連續和連續過程，這是在造型復雜的系統是有用的。然而，只有特定的解決方案可以實現，因為其結果是依賴于實驗的數量，在模擬中使用的起始或種子值和序列的隨機變量。分析技術評估的可靠性指標從數學模型開始，故障點有三個基本參數組

3、件故障率、停電時間和、平均功率，已被用來進行不同 可靠性指標。幾個概率指數已經通過評估的可靠性分析方法開發分配制度，SAIFI和賽迪是兩個流行指數被廣泛接受，大多數美國和加拿大公用事業。在計算的算法分析SAIFI和SAIDI，可靠性參數被假定必須精確地稱為常量，或表示為在概率分布的計算隨機變量大型電力系統。它往往是很難估計精確的故障率和成分的停電時間因為沒有足夠的信息可以被收集到賬戶失敗的正確行為。分析可靠性評估與概率論，可能會導致過分自信的結果。它已成為越來越明顯，有一些其中的不確定性方面不適合自己(zj)有效地通過分析傳統的基于概率的方法。在這方面，模糊理論本身已確認為提高我們的能力的潛在

4、工具處理過于復雜或不明確的問題以通過常規的方法來解決。一項所述的模糊集理論的顯著特點之一是它的語言彈性，這在一個不確定的占了不確定性沒有成為環境由枝節。事實上，概率和能度的方法有更常見的比在第一次出現，并且可以被視為合作而非競爭的方法。兩者的定量和定性信息可用于一貫在可靠性的不確定性建模。主要的問題是如何正確地整合模糊方法為傳統的分析模型，或如何結合定量的特點，定性信息一致。有些鏈接有被描述的可能性概率的概念(ginin)一致性原則（PPCP）。通過(tnggu)將在PPCP概念和人的經驗更新關于給定的概率故障信息，這些參數可以一致地轉化成相應的可能性表示。在本文中，三個模糊指數，ENS，SA

5、IFI和SAIDI，通過使用的代數運算進行在不同的時間間隔的信心方面模糊數。一些有用的概率信息可以被保存到整合各種不確定性的合理搭配傳播的可能性提出概率區間下框架。這種轉型避免了主觀隸屬函數中的條款轉讓可能性分布，而不是目標的調整過程。有43間分行徑向分布網絡用于證明所提出的有效性模型。配電網可靠性指數三個指數是用來評估的可靠性鑒于配電系統中的文件。系統平均停電頻率指標（SAIFI）該指數旨在提供有關每個客戶的持續中斷的平均頻率在預定區域的信息。總之，定義是：=系統平均停電時間指數（SAIDI）該指數是通常被稱為客戶中斷或客戶小時分，并且被設計提供有關平均時間的信息客戶將被中斷。在字的定義是：

6、能源(nngyun)不提供指數（ENS）該指數是類似(li s)的預期能量不生成系統的供電。它的目的是提供關于不是由所提供的總能量信息制度。在字的定義是：不是由系統(xtng)提供的總能量= 中斷（中斷）事件 該組件故障率（f/年） 客戶的負載電流數 每年中斷（停電）時間（小時/年） 中斷（停電）時間（小時） 連接到負載電流平均負載模糊理論背景可能性分布和可能性測度模糊性，必須在系統的分析被認為在那里人估計是有影響的。由于扎德介紹的可能性的概念，系統的模糊性分析已經掌握了可能性分布。可能性分布可以通過以下的方式來定義：設是一個模糊集論域U的均值，其特征在于其隸屬函數。設X是一個U和變量作為一個

7、模糊的限制，R（X），與X相關聯。那么命題“X是一個”，它轉換成R（X）=，與一個關聯可能性分布的的X，這是假定為等于R（X）。可能性分布函數（podf）相關與X，被定義為數值上等于的隸屬度函數。在應用程序，也假設集正常化。給定一個可能性分布的，一種可能性衡量一個模糊集合可以定義如下：=（x）模糊數和區間算術運算 模糊(m hu)數（FN）是最常見的形式之一的模糊(m hu)集合中的應用(yngyng)。在工程應用中，的可能性的分布已被經常由一個表示模糊數。定義的凸和規范化模糊集在R（一組實數）被稱為新生力量。基于該凸性和常態的性質，水平設置的連續FN是X的所有組成的間隔元素，其中隸屬度至少是

8、。 使用“置信區間”的概念，FN可以通過一個家族一個“間隔的信任”來表示。有許多不同類型的FN的，但三角形的FN和梯形FN（Tr.FN）已使用廣泛在大多數工程應用。Tr.F.N是通過它可以通過一個完全表示四重峰（a1，a2，a3，a4），并通過的間隔定義在水平信心。值得注意的是，該在1級（區間a2，a3可以解釋為的平均間隔，并在零電平的水平（區間a1，a4）代表的傳播時間間隔，a1定義為離開了傳播，和a4的權利蔓延。 使用Zadeh的擴展原理相結合和最大最小卷積，四個基本操作Tr.F.Ns.可以基于的代數運算被定義信心區間。 C. 可能性-概率一致性原理 觀察可以與概率相關聯分布或具有可能性分

9、布。直觀地說，可能涉及到我們的感知程度可行性或易于實現。扎德第一建議PPCP的概念，以達成妥協之間的可能性和概率信息。這折衷演示的近似配方啟發式觀測中的可能性降低一個事件趨于降低其概率，但不是反之亦然。該PPCP為雙方提供的變換的基礎的可能性和概率信息。設U是一個有限集和變量X的取值范圍為U中有可能和概率P的一致性測量PPCP的表達：（，p）=該CZ顯示轉換的一致性程度概率密度函數（pdf）及其podf之間，它意味著對信息的保存程度時轉型。可能性-概率模型 能度表示(biosh)的形成 概率論用詳盡的技術來模型的不確定性，一般不足(bz)的細節信息(xnx)作出了準確的PDF為的估計一些感興趣

10、的變量不切實際。傳統的概率可靠性參數，元件故障率，停電時間和平均功率，是用來轉換成其對應的可能性從他們的概率函數表示。派生podf由Tr.FN.表示為A2，A3解釋該均值一個Tr.F.N.的間隔和a1，a4指定的傳播時間間隔。我們的目標是在一個更客觀的方式獲得這些間隔。B. 評價Tr.F.N.的平均間隔 在“設置”為樣本均值可接受值在對可靠性的所有可能值的宇宙參數可以被定義為模糊集合。許多方法已經開發了構造的隸屬模糊集的功能。從形式上看，的過渡樣本均值的置信區間是漸進的，而不是脆，可能使平均podf的形成。1) 模糊性的一致性為了得到一個適當的平均podf，一些方法確認“設置”包含的屬性一致P

11、DF和人的主觀的兩個特征有關基礎PDF的平均判斷必須是考慮。在本文中，PPCP概念和約束優化技術是用來轉換的PDF資料到其相應的podf用指定的一致程度一致。該如下所示使用的優化方法：（x）可以視為導出的平均podf，C示出了這種轉變的一致性程度和位于該范圍內的實際平均值的可能性指由平均podf定義的時間間隔。值得注意的是，下界必須放在c按照被征收下面的引理。引理：對于每個參數，存在一個下限為一致性攝氏度，超過該派生podf滿足一致性原則。正常分布數據假設一個標準化的高斯分布p（x）中，在平均podf（x）的是來自于“（10）”可以被表示為參數S，p的標準差（x）。價值S占主導地位的一致性程度

12、C，和它們的關系示由圖1。 C可通過(tnggu)使用數值分析來評價技術。當C的值是否(sh fu)大于1/2或等于(dngy)1/2，從正常標準得出的podf密度將是按照一致性原則。一致的podf FCG（S）相關的參數C能因此被定義來指示這樣的過渡轉型的一致性。圖1 標準化正態密度和平均podf（二）指數分布數據負載點故障率的概率分布和停電時間在一個激進的系統服從泊松分布及個別伽瑪分布。中的分析方法，故障率和處理的停電時間應保持恒定。顯然，本這些參數的不確定性無法妥善管理通過在他們的概率卷積一個常數。此外，它往往是很難精確地估算故障率和成分的停電時間，因為足夠的信息可以收集到的帳戶失敗的正

13、確行為。分析可靠性評價與概率分布可能會導致過分自信的結果。此外，它往往是很難精確地估算故障率和成分的停電時間，因為足夠的信息可以收集到的帳戶失敗的正確行為。分析可靠性評價與概率分布可能會導致過分自信的結果。 為故障率，t是一個(y )指定的時間段。使用類似于上面描述的技術的技術，F(r)的關系，（x）的和S示于方程(fngchng): r和s分別(fnbi)表示故障率（FR/年）和停運持續時間（小時）在他們的平均均分比值計算。1)經驗豐富的更新直觀地說，廣泛的意思間隔平均podf會減少對實際平均值人類的信心位置，即，過多的附加信息可以是闖入導出的平均podf。另一方面，有經驗的操作人員可能知道

14、真正的關于給予數據的見解特點。它的結果不僅從概率均值和偏差值，而且從原始數據的特性的知識。至定義一個適當的人類經驗的更新模式妥協與改造一致性必要的。 三置信水平，“相當有信心”（QC）“有信心”（CON）和“缺乏自信”（LC），相應的不同程度的人更新的建議。在質量控制情況下，人類的感知判斷的概率分布聚類具有小色散的，如在短期預測和規劃情況。信心度時，將不確定性較大/偏差減小中存在的概率信息，如在長期預測情況。標準化的隸屬度函數正常的數據類型為運營商的平均修改間隔可以配制。S表示左/右色散約束的均值間隔，并且是標準偏差（）的一個倍數標準正態分布。代表上平均偏差界限，并且顯示了較低的平均偏差范圍。

15、直觀地說，我們有信心對平均值為常態分布信息時，S是零（無色散發生）。建議三置信水平參數量化表1中。圖2顯示了有經驗的更新例證。表1相關的程度的參數s和信心在人類經驗的升級機型分配質量控制目標信用常態0.71.02.0泊松1.02.03.0伽馬0.81.62.4圖2 經驗豐富的更新模型(mxng)正態分布數據2)一致性和經驗(jngyn)之間的妥協用于評價平均(pngjn)時間間隔的最后一個步驟是使podf轉型之間的妥協一致性和人類經驗的更新中。在定義的可能性的措施已被用于評估受感染的程序。受感染的參數S將來自評估的平均間隔A2，A3。這些進程可以通過下面的例子來說明。 例如：考慮一個標準化的高

16、斯PDF格式，其中轉化一致性podf是FCG（S），和經驗豐富的更新模型“CON”級表示FCON（S）。這是的可能性相一致的變換FCG有一個“信心”有經驗的更新的水平相應導出的平均間隔時間？ 解決方案：之間的妥協過程一致性（）和經驗豐富的CON水平（）一個標準化的正常PDF可以通過圖3描繪。參數S推導為0.27與0.73的可能性。0.73被解釋為可能性均值的程度區間為-0.27，0.27在經歷了“CON”水平模型。用類似的技術，由此而來的意思間隔和相應的可能性度量不同分布總結于表2中。這是觀察到三個信心的可能性措施水平接近。在這個意義上，一個強大的和全面的平均間隔已被導出。圖3 一致性和更新(

17、gngxn)人類之間的妥協(tuxi)表2 廣義平均間隔(jin g)及其可能性的podf措施質量控制目標信用常態-0.2, 0.20.72-0.27, 0.270.73-0.48,0.480.76泊松1.0, 1.0550.761.0, 1.1030.781.0, 1.320.79伽馬1.0, 1.0460.781.0, 1.090.791.0,1.280.80C. 價差區間的評價 因為數據分散存在的，我們建議建一個類似的模型來評估合理的價差區間a1，a4為Tr.F.N.運用不同置信水平為輸入數據的概率，人類的經驗模型可以具有三個被定義水平。對于正態分布的數據中，SN，當左邊參數的價值評估等

18、于a2傳播a1，當相等時，由正確的評估，得a3,a4。值得注意的是指數分布的數據始終涉及非對稱形狀和式（16）可識別右傳播的評價。左擴散有容限值被定義為平均值的20，并另一種啟發式隸屬函數，1/3用于質量控制，2/3CON和1用于LC，對于指數的左邊蔓延分布數據可以被定義。組合的平均間隔和擴散的結果間隔分布的能度表示參數可被表征為Tr.FN的四重表3總結了損害podf三常見概率函數。表3 該podfs的四參數常態質量控制( -0.7, -0.2, +0.2, +0.7)目標( -, -0.27, +0.27, + )信用( -2, -0.48, +0.48, +2 )泊松質量控制( 0.933

19、, 1.0, 1.055, 1.78 )目標( 0.867, 1.0, 1.103, 1.361 )信用( 0.8, 1.0, 1.32, 2.216 )伽馬質量控制( 0.933, 1.0, 1.046, 1.148 )目標( 0.867, 1.0, 1.09, 1.315 )信用( 0.8, 1.0, 1.28, 2.064 )實例(shl)及討論有43間分行的徑向分布網絡從參考改性8是用來證明本的可能性可靠性指標的有效性。這是假設(jish)饋線由n個分支其特征在于，其長度和客戶負載在其加載點。有關分支的數據示于表4中。負荷持續時間曲線，假設由組成三個層次，大，中，小，他們的真實方面和表

20、5中所示的無功電流。在這項研究中，的可靠性參數的標準偏差假設為是10。故障率和故障的手段價值持續時間被假定為7.0（fr/100km-yr）和8.0（小時/年）。伽瑪PDF的形狀參數為假定為1來表示正常的生活周期。 表4 分支(fnzh)長度（米）12345678910113080130056046035012004803603504501020121314151617181920212218206001340540150084012604101350650150232425262728293031323310301120900750180430550330630107083034353637

21、383940414243503302807003005060015040240注：支路的阻抗為0.31+ j0.34（/公里）表5 負載(fzi)電流需求（平均值）分支大(876小時)中（4380小時）小（3504小時）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：可靠性指標的概率平均值采用常規(chnggu)概率方法進行考慮到可靠性的特點參數，負荷需求被假定為正常分布，故障率是泊松分布和停運持續時間為Gamma分布。這些概率參數首先轉換成其一致podf在建議的可能性，概率模型。這可以是直接從表3的結果進行。然后，將模糊數的算術(sunsh)運算被用來評價可靠性指標。為CON情況下，該Tr.F.N在他們的平均/價差區間而言可靠性指標是如表6所示。表6 能度區間可靠性指標平均間隔價差區間電量不足期