基于贝叶斯网络列控系统可靠性分析
基于贝叶斯网络的复杂系统可靠分析方法研究与应用
基于贝叶斯网络的复杂系统可靠分析方法研究与应用随着现代工业技术的迅速发展,产品和设备系统日趋复杂化。
系统的复杂性,一方面体现为其子系统或部件间相互藕合,另一方面也体现为系统的工作环境变化等外部影响因素的纷繁众多。
并且,由于受到物质、空间和时间上的限制,很难获得足够的数据信息对系统的状态、特征和行为做出明确和精准的判据,这些因素导致系统包含着大量的不确定性。
传统的可靠性分析方法在解决实际问题中暴露出明显的不足和局限。
本文针对复杂系统可靠性分析中的主客观不确定性的问题,以贝叶斯网络理论作为不确定性分析的理论基础,结合模糊理论和传统的可靠性分析理论,以电池生产线作为研究对象,分析了目前可靠性分析理论在复杂系统可靠性分析中存在的问题和不足,提出了相应的解决方法,并建立了分析模型,其主要内容如下：(1)分析了传统故障树和贝叶斯网络的可靠性分析方法的局限性,提出了基于故障树的模糊贝叶斯网络的可靠性分析方法。
该方法采用贝叶斯网络建模方法进行基本建模,用贝叶斯网络理论的节点多态表达特性来描述复杂系统的事件多态性,用贝叶斯网络理论的节点条件概率表来描述复杂系统的事件之间的不确定性逻辑关系。
在贝叶斯网络模型的框架下,引入模糊集合理论,用模糊数来描述专家对事件概率的模糊评估。
在对不确定权重的专家评估信息的集结过程中,提出了用依赖不确定性有序加权平均算子综合不确定权重的专家们的评估信息,来实现专家权重的客观定权。
(2)分析了传统FMECA分析方法的局限性,提出了基于FMECA的模糊贝叶斯网络的可靠性分析方法。
该方法采用了模糊理论中的模糊数来表示专家对RPN属性参数的模糊评级,提出了用带置信结构的模糊规则库替代传统的模糊规则库,并用来描述模糊输入数据不完备的条件下模糊规则的前提和结论之间的不确定性；提出了利用贝叶斯网络推理技术合成置信结构的模糊规则,实现模糊规则的推理,并给出了详细的建模方法和步骤；提出了利用加权平均去模糊方法,实现故障危害等级的清晰化、明确化。
基于贝叶斯网络的电子产品可靠度分析
征 ，其产品的可靠性参量是 以系统设计采用可靠度 、失 效率 和平均无故 障工作时间加以衡 量。对 于组成 电路系
统 的元 器件则可 以通过大量的试 验求得失效率 ；并采用
修 ，实现系统设计 的最优化 ，目前 已广泛应用于宇航、
核能 、电子、化工 、机械等各个领域 。 ２２ ．故障模 式、影响及危害度分析Ｆ Ａ／ ＭＥ Ａ ＭＥ Ｆ Ｃ
统内可能发 生的部件失效 、环境变化、人为失误等 因素
（ 各种 中间事 件 、底 事 件等 ）与顶事 件之 间的逻 辑关
信息系统工程 Ｉ ０ １ ０ ０ １ ３ １． ． ３ ２ １２
＜＜ Ａ Ａ Ｅ ＩＲＳＡ Ｃ 学 研 Ｃ ＤＭＣ ＥＥＲＨ 术 究
（ 或函数 ）。
不失效率 即可靠度衡量 电路及系统 的可靠性 ；最后通过 可靠度 的度量确定 电子产品的可靠性指标一平均无故障
工作时 间。
故障模式 、影 响及危 害度分 析Ｆ Ａ Ｆ Ｃ 在 电 ＭＥ ／ＭＥ Ａ
子产 品可靠 性分析 中是一 种非 常常用且重要 的一种分 析方 法 ，主要用 于 自下而上 分析故 障的 因果关 系 ，它
３１贝叶斯 网络的双 向推理 ．
四 、结束语
本文针对 传统 可靠性分 析方法存 在 的不足 ，讨 论 了贝叶斯 网络在可靠性分析 中的应 用 。 给出了桶结果 ，
能够为设计 和维修提供依据 ，使产品的可靠性和维修性 均得到提高 ，贝叶斯网络作为新的有效 的可靠性分析工
Ａ Ａ Ｅ ＣＲ Ｓ Ａ Ｃ 学术研究 Ｃ Ｄ ＭＩ Ｅ Ｅ Ｒ Ｈ
基于贝叶斯网络的电子产品可靠度分析
◆ 陈慧军
摘要 ：本 文侧重分析 了传统 可靠性 分析方 法的不足 ，简述 了贝叶斯 网络 的产 生背景 以及其在 分析概 率推理 问题的 突 出优 点。分析 了贝叶斯 网络 的 因果推理与诊 断推 理之后 ，简要 给 出了贝叶斯 网络应 用于电子产 品可靠度分析 问题 的发 法，及桶消元法的步骤。 关键词 ：贝叶斯网络 ；可靠性 ；桶 消元 法
贝叶斯网络在可靠性分析与评估中的应用研究
贝叶斯网络在可靠性分析与评估中的应用研究引言贝叶斯网络是一种用于建模不确定性的强大工具，它在各个领域中都得到了广泛的应用。
其中，贝叶斯网络在可靠性分析与评估中的应用研究备受关注。
可靠性分析与评估是一项关键任务，它可以帮助我们了解系统的可靠性，并采取相应措施来提高系统的可靠性。
本文将探讨贝叶斯网络在可靠性分析与评估中的应用，并深入研究其优势和挑战。
一、贝叶斯网络概述贝叶斯网络是一种概率图模型，它可以表示变量之间的依赖关系，并通过概率推断来解决不确定性问题。
贝叶斯网络由节点和有向边组成，节点表示变量，有向边表示变量之间的依赖关系。
每个节点都有一个条件概率表，描述了给定其父节点时该节点取各个取值的概率。
二、贝叶斯网络在可靠性分析中的应用1. 故障诊断故障诊断是可靠性分析中的一个重要任务，它可以帮助我们确定系统中的故障原因。
贝叶斯网络可以用于故障诊断，通过观测到的系统状态和先验知识来推断系统中可能存在的故障原因。
通过计算后验概率，我们可以确定最有可能的故障原因，并采取相应措施来修复系统。
2. 可靠性预测可靠性预测是评估系统在给定时间段内正常运行的概率。
贝叶斯网络可以用于可靠性预测，通过建立系统状态和时间之间的关系模型，并结合历史数据来估计未来某个时间段内系统正常运行的概率。
这有助于我们评估系统在未来某个时间段内是否能够满足要求，并采取相应措施来提高系统可靠性。
3. 可靠性分析贝叶斯网络还可以用于可靠性分析，帮助我们理解各个组件之间的依赖关系，并评估各个组件对整个系统可靠性的影响程度。
通过建立贝叶斯网络模型，我们可以计算出各个组件发生故障时整个系统发生故障的概率，并识别系统中的关键组件，从而采取相应的措施来提高系统的可靠性。
三、贝叶斯网络在可靠性分析中的优势1. 处理不确定性贝叶斯网络能够处理不确定性，这在可靠性分析中非常重要。
系统中存在各种不确定因素，如组件故障概率、环境条件等。
贝叶斯网络能够将这些不确定因素纳入考虑，并通过概率推断来解决不确定性问题。
基于贝叶斯网络的CTCS_3级列控系统车载子系统可靠性评估_苏宏升
第３ ５卷，第５期 中国铁道科学Ｖｏｌ．３５Ｎｏ．５ ２ ０ １ ４年９月 ＣＨＩＮＡ ＲＡＩＬＷＡＹ ＳＣＩＥＮＣＥ Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ，２０１４ 文章编号：１００１－４６３２（２０１４）０５－００９６－０９基于贝叶斯网络的ＣＴＣＳ－３级列控系统车载子系统可靠性评估苏宏升，车玉龙，张友鹏（兰州交通大学自动化与电气工程学院，甘肃兰州 ７３００７０） 摘 要：根据ＣＴＣＳ－３级列控系统车载子系统的功能结构构建其故障树，将故障树转换为贝叶斯网络；考虑维修性、共因失效和多故障模式等因素，分别建立基于贝叶斯网络的二状态（考虑正常运行和系统故障２种故障模式）和三状态（考虑正常运行、系统故常和降级运行３种故障模式）车载子系统可靠性评估模型；计算二状态和三状态情况下车载子系统的可用度，对车载子系统的可靠性进行评估。
结果表明：利用贝叶斯网络的反向推理和正向推理便于查找车载子系统的薄弱环节；若不考虑车载子系统冗余结构中的共因失效，则得到的可靠性指标会偏于乐观；二状态和三状态情况下车载子系统的可用度分别为９９．９９９ ２％和９９．９９７ ７％，可见，减少车载子系统运行时的故障降级切换，可提高其运行时的可靠性。
关键词：列车控制系统；车载子系统；共因失效；多故障模式；可用度；可靠性评估 中图分类号：Ｕ２８４．４８：Ｘ９１３．４ 文献标识码：Ａ ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１－４６３２．２０１４．０５．１４ 收稿日期：２０１３－０５－２０；修订日期：２０１４－０３－２４ 基金项目：铁道部科技研究开发计划项目（２０１２Ｘ００３－Ｂ） 作者简介：苏宏升（１９６９—），男，甘肃靖远人，教授，博士生导师。
ＣＴＣＳ－３级列控系统是保证时速为３００～３５０ｋｍ列车安全、可靠、高效运行的核心装备技术，由大量复杂的电子组件和计算机系统组成［１］，其中车载子系统是ＣＴＣＳ－３级列控系统实现超速防护功能的“神经中枢”，是一个具有可维修性、共因失效和多故障模式（如正常运行、降级运行和故障等状态）的系统。
基于贝叶斯网络的机械系统可靠性评估的开题报告
基于贝叶斯网络的机械系统可靠性评估的开题报告一、研究背景和意义机械系统作为工业设备的核心，可靠性评估一直是工程师们重视的问题。
传统的可靠性评估方法主要是基于故障模式和效应分析(FMEA)、失效模式、影响和危害分析(FMECA)等方法，但是这些方法通常只考虑了单一的失效现象，并没有考虑各种失效之间的相互影响和关联。
在实际应用中，机械系统往往存在多个失效现象之间的相互作用和复杂的非线性关系，因此需要一种更加有效的方法来进行可靠性评估。
基于贝叶斯网络的机械系统可靠性评估可以有效地解决传统方法所面临的问题。
贝叶斯网络是一种概率图模型，具有良好的可处理性和可解释性。
通过建立机械系统的贝叶斯网络模型，可以将系统中各种失效之间的相互作用和关联考虑在内，从而提高评估结果的准确性和客观性。
因此，基于贝叶斯网络的机械系统可靠性评估研究具有重要的理论和应用意义，可以为工程师们提供一种更加有效的手段来进行机械系统的可靠性评估，为产品可靠性提高提供科学依据。
二、研究内容和方法本文的研究内容为基于贝叶斯网络的机械系统可靠性评估。
具体包括以下几个方面：1. 研究机械系统的失效模式和失效机理，建立基于贝叶斯网络的机械系统可靠性评估模型。
2. 研究机械系统贝叶斯网络模型的参数估计方法，包括结构学习和参数学习等方面的问题。
3. 对所建立的贝叶斯网络模型进行可靠性评估，包括失效概率的计算和系统可靠性的评估。
4. 通过实验验证所建立的贝叶斯网络模型的有效性和准确性。
本文的研究方法主要包括文献综述、理论分析和实验验证等几个步骤。
首先，对机械系统的失效模式和失效机理进行深入的研究和分析，建立贝叶斯网络模型并确定网络结构。
然后，基于所建立的贝叶斯网络模型进行参数估计和可靠性评估，并与传统评估方法进行对比分析。
最后，通过实验验证建立的贝叶斯网络模型的有效性和准确性。
三、预期结果和贡献本文的预期结果是建立一种基于贝叶斯网络的机械系统可靠性评估方法，并通过实验验证该方法的有效性和准确性。
基于模糊贝叶斯网络的动车组受电弓系统可靠性分析
基于模糊贝叶斯网络的动车组受电弓系统可靠性分析基于模糊贝叶斯网络的动车组受电弓系统可靠性分析摘要：动车组受电弓系统是动车组列车的重要组成部分，其可靠性直接影响动车组列车的运行安全和稳定性。
为了提高动车组受电弓系统的可靠性，本文基于模糊贝叶斯网络提出了一种可靠性分析方法。
通过构建动车组受电弓系统的故障模型和状态模型，将挂钩弓头磨损、碳刷故障、弓头电机故障等常见故障因素纳入分析范围。
然后，利用模糊贝叶斯网络对动车组受电弓系统进行可靠性推断，得出故障概率和状态转移过程随时间变化的结果。
最后，通过实际案例验证了该方法的有效性和可靠性。
关键词：动车组；受电弓系统；可靠性分析；模糊贝叶斯网络1. 引言随着我国高铁网的不断发展和普及，动车组列车作为一种重要的高速铁路交通工具，已经广泛应用于各个铁路线路。
然而，由于工作环境的复杂性和工作强度的大幅增加，动车组受电弓系统容易出现各种故障，影响列车的正常运行。
因此，对动车组受电弓系统的可靠性进行分析和评估具有重要意义。
2. 动车组受电弓系统的故障模型动车组受电弓系统的故障模型是进行可靠性分析的基础。
本文将动车组受电弓系统的故障因素划分为挂钩弓头磨损、碳刷故障、弓头电机故障等三个子系统，然后利用概率论和统计学原理对每个故障因素进行建模和分析。
2.1 挂钩弓头磨损模型挂钩弓头磨损是动车组受电弓系统常见的故障之一。
该故障的发生可能导致受电弓和电线之间的接触不良或者失效，从而影响动车组的供电和牵引功能。
根据历史数据和实际运行经验，可以建立挂钩弓头磨损模型，并利用模糊贝叶斯网络对其进行可靠性分析。
2.2 碳刷故障模型碳刷故障是受电弓系统的另一个常见故障。
碳刷故障可能导致电流传输不畅或者中断，造成动车组的电力系统故障。
为了研究碳刷故障的可靠性，需要建立碳刷故障模型，并使用模糊贝叶斯网络进行分析和推断。
2.3 弓头电机故障模型弓头电机故障是动车组受电弓系统的另一重要故障。
弓头电机故障可能导致受电弓无法正常升降，进而影响列车的运行和安全性。
基于贝叶斯网络列控系统可靠性分析PPT教案
频率下垂特性
fP 0.9
K per
O f1 50 f2 f
CPout
C Pper
P ref
C Pper与λper曲线
per
λper
n
O
CPper
k per
2021/7/28
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2
研究现状
目前，国 内大多 数资料 利用故 障树对 列控系 统可靠 性进行 建模分 析，而 本采用 的贝叶 斯网络 突破了 前者建 模时要 求各事 件之间 相互独 立的强 制性假 设，其 次，贝 叶斯网 络具有 极大的 灵活性 ，更容 易表达 变量之 间相关 性、不 确定性 关系。
对区域电 1. 运用时域仿真法分析对区域电网暂态电压稳定性的影响
网电压稳 定性
2. 采用分岔理论分析对区域电网动态电压稳定性的影响
风电场低 电压穿越
能力
3. 采用了基于变桨、变矩和励磁协调的控制策略
对区域电 网频率稳 4. 考虑有功储备的变桨变矩控制策略
定性
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14
课题的技术路线及可行性分 析
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③ 分析的过程
以 风 速 和 励 磁电压 为控制 参数
课题的技术路线及可行性分 析
采 用 Newton-Raphson法 求 解 式 方 程
得 到 系 统 初 始平衡 点
约简结
约简结
基 于 MatCont仿 真 环 境 分 析含FSCWT风 电 场的 电压稳 定性
贝叶斯网络在可靠性分析与评估中的应用研究
贝叶斯网络在可靠性分析与评估中的应用研究可靠性分析与评估是工程领域中一个重要的研究方向，其目的是通过对系统的可靠性进行分析和评估，提高系统的可靠性和稳定性。
在过去的几十年中，贝叶斯网络作为一种强大的数学工具，已经在各个领域得到了广泛应用。
本文将探讨贝叶斯网络在可靠性分析与评估中的应用，并探讨其对提高系统可靠性和稳定性所起到的作用。
一、贝叶斯网络概述贝叶斯网络是一种概率图模型，它能够描述变量之间的依赖关系，并通过概率推理来进行推断。
它由一个有向无环图表示，图中每个节点表示一个变量，节点之间有边连接表示变量之间存在依赖关系。
每个节点都有一个条件概率表来描述该节点条件下其他节点取值发生变化时该节点取值发生变化的概率。
二、贝叶斯网络在可靠性分析与评估中应用1. 可靠性建模贝叶斯网络可以用于对系统的可靠性进行建模。
通过将系统的各个组件和其相互之间的依赖关系表示为贝叶斯网络的节点和边，可以建立系统的可靠性模型。
通过对系统进行建模，可以分析系统中各个组件之间的相互作用，找出可能导致系统故障和失效的关键组件，并对其进行优化和改进。
2. 故障诊断贝叶斯网络在故障诊断中也有广泛应用。
通过将故障现象和可能导致该故障发生的原因表示为贝叶斯网络节点和边，可以建立故障诊断模型。
通过对故障现象进行观测，可以利用贝叶斯网络进行推理，找出导致该故障发生的原因，并进一步确定修复该故障所需采取的措施。
3. 可靠性评估利用贝叶斯网络可以对系统进行可靠性评估。
通过将各个组件失效概率表示为贝叶斯网络节点，并根据历史数据或专家知识确定各个节点之间的依赖关系和条件概率表，可以利用贝叶斯推理来计算整个系统失效概率。
这样一来，就能够对系统的可靠性进行评估，并找出可能导致系统失效的关键组件。
三、贝叶斯网络在可靠性分析与评估中的优势1. 可处理不确定性贝叶斯网络能够处理不确定性信息，并通过概率推理来进行推断。
在可靠性分析与评估中，由于系统的组件和环境条件可能存在不确定性，利用贝叶斯网络可以对不确定信息进行建模和推理，提高分析和评估结果的准确性。
基于贝叶斯网络的可靠性分析研究
基于贝叶斯网络的可靠性分析研究随着信息化时代的到来，越来越多的系统和软件被广泛应用于各种领域。
如何保证这些系统和软件的可靠性，成为了一个亟待解决的问题。
基于贝叶斯网络的可靠性分析研究应运而生。
一、什么是贝叶斯网络贝叶斯网络，又称贝叶斯信念网络，是一种用于处理不确定性问题的统计模型。
它可以用来建立变量之间的联合概率分布，并通过先验概率和条件概率来进行推断和预测。
贝叶斯网络的特点是简单、有效、灵活，且可以很好地处理不确定性因素。
二、贝叶斯网络在可靠性分析中的应用在可靠性分析中，贝叶斯网络可以用于建立可靠性模型，分析系统或软件的失效机理、故障模式、可靠性指标等，并预测系统的可靠性、评估系统的维护、优化系统设计等。
常用的贝叶斯网络可靠性分析方法包括最小割集法、概率故障树法、事件重要度分析等。
以最小割集法为例，它是一种利用贝叶斯网络进行可靠性分析的方法。
最小割集是指导致系统故障的最小组合事件，一般由二元节点构成。
通过建立贝叶斯网络，将各个组件的故障状态以及它们之间的关系建模成网络结构，可以计算出每个最小割集的发生概率，从而得出系统发生故障的概率。
三、贝叶斯网络在实际应用中的优势和不足相较于传统的可靠性分析方法，基于贝叶斯网络的可靠性分析方法具有以下优势：1. 能够处理大量不确定性因素，并能够实现可靠性参数的自动修正；2. 能够建立多级关系网络模型，实现全系统的可靠性分析；3. 能够针对系统的不同故障模式进行可靠性分析，能够识别重要的故障机理和关键的组件；4. 能够进行灵活的可靠性优化和设计分析。
然而贝叶斯网络也有其不足之处：1. 建模过程需要依赖专家知识，对专业能力要求高；2. 基于先验概率和条件概率进行推断和预测，容易受到先验分布的选择和参数误差的影响；3. 对于大规模高维度的问题，计算复杂度较高，需要采用特定的算法进行优化。
四、结论基于贝叶斯网络的可靠性分析研究具有广泛的应用前景和重要意义。
在实际应用中，需要根据具体问题选择合适的建模方法、选择适当的参数和先验概率、采用有效的算法进行计算，以提高分析结果的准确性和可靠性。
贝叶斯网络在可靠性分析中的应用
P ( T = 1 | Ei = 1 , Ej = 0 ,1 ≤ j ≤ N , j ≠ i) = 1 ,
(3)
P ( T = 1 | Ei1 = … = Eik = 1 , Em = 0 ,1 ≤ m ≤ N , m ≠ i1 , …, m ≠ ik) = 1 ,
(4)
或者通过求解对偶故障树转化而成的贝叶斯网络的最小路集得到 ,对此不再赘述.
Abstract : According to the deficiency of fault tree analysis in reliability analysis , a new method based on Bayesian networks is proposed. This paper is aimed at converting fault trees to Bayesian networks , and solving the probability of top event , minimal path sets , minimal cut sets and importance based on the Bayesian networks. The comparison of the two methods is carried out by means of the Daya Bay nuclear power plant reactor protection problem in the end , and the results show that the proposed method could obtain more additional information. Key words : Bayesian networks ; fault tree analysis ; minimal path sets ; minimal cut sets ; fault diagnosis
基于贝叶斯网络的多阶段系统可靠性分析模型
第１ Ｏ期
计
算
机
学
报
Ｖｏ Ｊ １ Ｎｏ ｌ ３ ．１ ０
０ｃ．２ ８ ｔ ００
２０ ０ ８年 １ Ｏ月
ＣＨＩ ＮＥＳ ＯＵ ＲＮＡＬ ＯＦ ＣＯＭ ＰＵＴＥＲＳ ＥＪ
基 于贝 叶斯 网络 的 多 阶段 系统 可 靠性 分 析 模 型
刘 东”’ 张春元” 邢维艳” 李 瑞”
关键词
多 阶 段 系 统 ； 叶斯 网络 ； 靠性 分 析 ； 算 复 杂 度 ； 贝 可 计 重要 度分 析
ＴＰ３ ２ ０
中 图法 分 类 号
Ｂａ ｅ ｉ ｎ Ｎｅ ｗｏ ｋ ｓ ｄ Ｒｅ ｉ ｂｉｉｙ Ａｎ ｌ ｓｓ ｏ ａ ｅ — ｉ ｓｏ ｙ ｔ ｍ ｓ ｙ ｓａ ｔ ｒ ｓ Ｂａ ｅ ｌａ ｌｔ ａ ｙ ｉ ｆＰｈ ｓ ｄ Ｍ ｓ ｉ ｎ Ｓ ｓ ｅ
（ Ｃｈｉ ａ Ｈ ｕ ｙ ｎ Ｏｒ ａ ｃ ｓ ｎ ｅ ｎ ａ ｉ ｄｎ ｎ ｅ Ｔｅ ｔ Ｃｅ ｔ ｒ，Ｈ ｕ ｙ ｎ，Ｓ ａ ｎ ７ ４ ０ ａｉ ｈ ａ ｘｉ １ ２ ０）
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓｒ ｃ
Ｔｈｅ ｐ ｐ ｒｐ ｅ ｅ ｓａ Ｂａ ｅ ｉ ｎ ｎｅ ｗｏｒ ａ ｅ ｒ ｓ ｎｔ ｙ ｓａ ｔ ｋｓ（ ＢＮ）ｆ ａ ｅ ｒ ｍ ｗｏｒ ｏ ｈｅ ｒ ｌａ ｌｔ ｎａ ｙ ｉ ｋ ｆ ｒｔ ｅｉ ｂｉ ｙ ａ ｌ ｓｓｏｆ ｉ
Ｂ Ｎ．Ｐ — Ｎ 模 型 首 先 为 每 个 阶 段 构 建 各 自的 Ｂ 其 结 果 命 名 为 ｐ ａｅＢ 为 了 描 述 阶 段 之 间 的 相 关性 ， 所 有 ＭＳ Ｂ Ｎ， ｈ ｓ— Ｎ． 将
ｐ ａ ｅ Ｂ 中表 示 同一 部 件 但 属 于 不 同 阶段 的根 节 点 用 有 向边 连 接 ， 且将 所有 ｐ ａ ｅ Ｂ 中 的 叶 节 点 与 一 个新 的 ｈ ｓ— Ｎ 并 ｈ ｓ— Ｎ
基于贝叶斯网络的系统可靠性分析平台_敬瑞星
基于贝叶斯网络的系统可靠性分析平台_敬瑞星2013，49（4）Computer Engineering and Applications计算机工程与应用可靠性是指产品在规定的条件下、规定的时间内完成规定功能的概率。
在航空、航天及军事装备需求提升的背景下，可靠性理论一方面在技术上有了更深入发展，另一方面在工程上也得到了广泛的应用。
可靠性理论在科学实验、生产实践等方面都有很重要的意义。
1974年我国发射卫星的运载火箭因为一根直径为0.25mm的导线断裂，导致整个系统被引爆自毁。
1986年1月28日，美国“挑战者号”起飞76s 后爆炸，7名宇航员全部丧生，直接经济损失达12亿，其主要原因是一个密封圈不密封。
1991年，我国“澳星”发射失败，起因也是一个小零件的故障。
从以上这些事件中不难看出系统可靠性的重要性，因此，如何提高系统或产品的可靠性成为了产品设计者和使用者所共同关注的。
比较常用的系统可靠性分析方法有故障树分析法[1-2]。
故障树分析能够计算出系统的可靠度，并给出底事件发生对顶事件的影响大小，但是不能定量给出某几个底事件或中间事件在整个系统中所占的地位。
特别是当系统的某些环节状态发生改变时，很难预测其对整个系统的影响，而这正是提高系统可靠性的关键所在。
贝叶斯网络[3]（Bayesian networks）于1988年由Pearl[4]提出，是一个有向无循环图，由节点、有向弧段和概率组成，节点用于表达不确定性或概率性事件，有向弧段用于表述节点之间的定向关系，条件概率用于表述节点之间的定量关系[5]，是一种帮助人们将概率和统计[6]应用于复杂领域、进行不确定性推基于贝叶斯网络的系统可靠性分析平台敬瑞星1，卢健康1，赵鹏飞1，张文斌2JING Ruixing1,LU Jiankang1,ZHAO Pengfei1,ZHANG Wenbin21.西北工业大学机电学院现代设计与集成制造技术教育部重点实验室，西安7100722.云南电网电力研究院博士后工作站，昆明6502141.Ministry of Education Key Laboratory of Contemporary Design and Integrated Manufacturing Technology,School of Mechant-ronics,Northwestern Polytechnical University,Xi’an710072,China2.Electric Power Research Institute,YNPG Post Doctoral,Kunming650214,ChinaJING Ruixing,LU Jiankang,ZHAO Pengfei,et al.System reliability analysis platform based on Bayesian -puter Engineering and Applications,2013,49（4）：71-76.Abstract：Bayesian networks are an effective tool for uncertainty reasoning and analysis.In this article,a platform based on Bayesian networks for system reliability analysis optimization is presented.This platform can not only analyze reliability of a system but also analyze the importance of different parts in the whole system.So,it can forecast the influence to the system when the state of one part change,then people can put forward some methods to reduce the influence or improve the function of the system.One example of HUD proved the platform is feasibility for reliability analysis in the end of this paper.Key words：reliability;bayesian networks;importance measure;platform摘要：贝叶斯网络是一种进行不确定性推理和分析的有效工具，针对系统可靠性分析问题，建立了一种基于贝叶斯网络的系统可靠性分析平台。
基于贝叶斯网络的系统可靠性分析方法研究
基于贝叶斯网络的系统可靠性分析方法研究随着现代科技的发展，越来越多的生产和服务领域依赖于系统的可靠性。
系统可靠性是指系统在给定环境下，按照预期的需求对用户提供服务的能力。
在实际应用中，很难保证系统永远不会出现故障或失效，因此确保系统可靠性成为了关键问题。
为了更好地了解和保证系统的可靠性，近年来贝叶斯网络作为一种有效的分析工具逐渐被应用到系统可靠性研究中。
一、贝叶斯网络的基本概念贝叶斯网络是一种常用的概率图模型，它表示变量之间的条件依赖关系。
贝叶斯网络由一个有向无环图（Directed Acyclic Graph，DAG）描绘，其中节点表示变量，边表示依赖关系，且每个节点都对应一个条件概率分布。
贝叶斯网络能够从数据中学习变量之间的关系，然后利用这些关系进行推断和预测。
贝叶斯网络的优点在于它可以处理不确定性和复杂性，并且能够灵活地结合定量和定性知识。
贝叶斯网络适用于许多领域，如医学、金融、航空航天等，因为这些领域中的变量通常存在复杂的依赖和不确定性。
二、基于贝叶斯网络的系统可靠性分析方法在贝叶斯网络应用于系统可靠性分析中，需要将贝叶斯网络应用于可靠性模型的建立和分析。
一般来说，系统可靠性的建模主要包括以下三个方面：1. 故障模型。
故障模型是指描述系统故障产生原因、类型、发生率等信息的数学模型。
常见的故障模型包括可靠性块图、事件树、故障树等。
2. 状态空间模型。
状态空间模型是指描述系统状态和状态转移的数学模型。
通常是考虑一个有限的状态集合，记录系统处于每个状态时的概率。
3. 状态转移概率模型。
状态转移概率模型是指根据已知数据，对系统中包含的不确定性进行建模，从而预测系统未来状态的模型。
这包括故障率数据、维修时间数据和故障概率数据等。
基于上述模型，建立可靠性贝叶斯网络模型，需要进行以下步骤：1. 收集和分析相关数据。
根据实际情况，通过分析数据，确定系统中变量间的依赖关系并建立贝叶斯网络模型。
2. 验证贝叶斯网络模型。
基于证据理论和贝叶斯网络的列控车载子系统可靠性分析
第17卷第9期铁道科学与工程学报Volume17Number9 2020年9月Journal of Railway Science and Engineering September2020 DOI:10.19713/ki.43−1423/u.T20200260基于证据理论和贝叶斯网络的列控车载子系统可靠性分析张振海1，王悦榕1，党建武2(1.兰州交通大学自动化与电气工程学院，甘肃兰州730070；2.甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心，甘肃兰州730070)摘要：针对在列控车载子系统可靠性分析中存在不确定信息、共因失效、恢复机制和降级运行的问题，采用融合证据理论的贝叶斯网络模型对其进行可靠性分析。
在分析CTCS-3级列控车载子系统结构的基础上构建故障树，并将故障树转化为贝叶斯网络。
利用贝叶斯网络的正向推理能力，综合考虑共因失效和恢复机制因素，结合信任测度和似然测度得到列控车载子系统的可用度并讨论降级运行对系统可用度的影响。
利用贝叶斯网络的反向推理能力，得到车载子系统薄弱环节。
通过求解重要度，得到存在认知不确定性的基本单元对车载子系统可靠性的影响程度。
研究结果表明：该方法增强了贝叶斯网络处理不确定信息的能力，运用该方法得到的评价结果比完全信息条件下得到的更符合实际情况。
关键词：可靠性分析；车载子系统；证据理论；贝叶斯网络中图分类号：U283.2文献标志码：A文章编号：1672−7029(2020)09−2208−08Reliability analysis of on-board subsystem of train control system based onevidence theory and Bayesian network methodZHANG Zhenhai1,WANG Yuerong1,DANG Jianwu2(1.School of Automation and Electrical Engineering,Lanzhou Jiaotong University,Lanzhou730070,China;2.Gansu Research Center of Artificial Intelligence and Graphics and Image Processing Engineering,Lanzhou730070,China) Abstract:To deal with uncertain information,common cause failure,recovery mechanism and degraded operation in the reliability analysis of on-board subsystem of train control system,the Bayesian network model integrating evidence theory was used to analyze its reliability.Based on the analysis of the structure of on-board subsystem of CTCS-3train control system,the fault tree was constructed and transformed into Bayesian network. By using the forward inference ability of Bayesian network,considering the factors of common cause failure and recovery mechanism,the availability of on-board subsystem was obtained by combining the belief measure and plausibility measure.And the effect of degraded operation on system availability was discussed.By using the backward inference ability of Bayesian network,the weaknesses of on-board subsystem were recognized.By solving the magnitude of importance,the effects of basic units with epistemic uncertainties on the system are obtained.The results show that this method enhances the ability of Bayesian network to deal with uncertain information,and the evaluation results obtained by this method are more accordance with the actual conditions than those obtained under the condition of complete information.Key words:reliability analysis;on-board subsystem;evidence theory;Bayesian networks收稿日期：2019−12−02基金项目：国家自然科学基金资助项目(61763025)；中国博士后科学基金资助项目(167306)通信作者：张振海(1983−)，男，河南林州人，副教授，博士，从事交通信息工程及控制、图像处理研究；E−mail：****************第9期张振海，等：基于证据理论和贝叶斯网络的列控车载子系统可靠性分析2209CTCS-3级列控系统是根据列车运行情况，对其速度和制动方式等状态进行监督、控制和调整的技术装备，用以监控列车在线路上可靠地运行[1]。
基于贝叶斯网络法的组织可靠性分析课件
P(HR=HR,2)
× P(DT=DT,1,HR=HR,2)= P(DT=DT,1) P(HR=HR,2|DT=DT,1)
=0.0285688 P(HR=HR,2) =0.264953 所以：
P(DT=DT,1|HR=HR,2)=0.107826
同理可得其他根节点的后验概率，如表 所示：
基于贝叶斯网络法的组织可靠性 分析
框架
1、引言 2、核电站组织因素分析 3、基于BN的组织可靠性分析 4、案例 5、总结
1、引言
对于核电厂而言，安全是核电存在和发展的基 础。随着核电厂技术水平的不断提高，核电厂 技术系统安全的主要关注点已由硬件失效和个 体人因失误转移到组织管理领域的潜在失效。 2011年3月11日，日本福岛核泄漏事故，众多 专家将其事故主要原因之一归结于人因组织管 理失误导致。
（2）研究表明，利用BN能很好地模拟组织因 素、情境状态因素、个体因素之间的关系以及 各因素之间的内部影响关系。并且，在给定变 量证据的条件下，利用其因果推理和诊断推理 原理能分别计算人的可靠性数值，以及能识别 最有可能引起人因失误的原因，为预防人因失 误的发生提供决策支持。
感
9、静夜四无邻，荒居旧业贫。。22.8.722.8.7Sunday, August 07, 2022
10、雨中黄叶树，灯下白头人。。23:09:5123:09:5123:098/7/2022 11:09:51 PM
11、以我独沈久，愧君相见频。。22.8.723:09:5123:09Aug-227-Aug-22
12、故人江海别，几度隔山川。。23:09:5123:09:5123:09Sunday, August 07, 2022
基于贝叶斯网络的系统可靠性评估方法
系统可靠性的贝叶斯网络评估方法摘要：针对现有组合法与状态法在可靠性评估方法中的局限性, 对基于贝叶斯网络的系统可靠性评估新方法进行了研究。
运用该方法进行可靠性评估, 不但能计算出系统的可靠性指标, 而且能方便地给出一个或几个部件对系统可靠性影响的大小, 识别系统的薄弱环节。
结合故障树方法建立系统可靠性评估的贝叶斯网络模型, 并用实例阐述了贝叶斯网络方法进行系统可靠性评估的有效性。
同时通过对贝叶斯网络的条件失效概率与系统可靠性评估中常用重要度指标的对比分析表明, 贝叶斯网络的推理算法更便于查找系统的薄弱环节。
关键词：系统可靠性评估;贝叶斯网络;故障树;重要度;推理引文现代机械产品如飞机、飞机发动机、大型机床、轮船等的日益大型化与复杂化对可靠性的评估方法也提出了越来越高的要求。
对于由多个单元组成的复杂产品由于费用和试验组织等方面的原因, 不可能进行大量的系统级可靠性试验, 如何充分利用单元和系统的各种试验信息对系统可靠性进行精确的评估是一个复杂的问题, 因而引起许多学者的关注。
当前, 故障树分析经常应用在系统可靠性分析中。
故障树分析能够计算出系统的可靠度, 并给出底事件发生对顶事件的影响大小, 但是不能定量给出某几个底事件或中间事件在整个系统可靠性中所占的地位。
当系统中某些元件状态已知时, 很难计算出这些元件对整个系统或部分系统影响的条件概率, 而这些条件概率对于改善和提高机械系统的可靠性是很有帮助的。
例如,可以利用这些信息找出系统可靠性的薄弱环节或薄弱点。
将贝叶斯网络技术应用于系统的可靠性评估, 能很好地弥补传统可靠性评估方法的不足。
因为贝叶斯网络能很好地表示变量的随机不确定性和相关性, 并能进行不确定性推理。
相关文献提出了把贝叶斯网络应用于电力系统可靠性评估中, 由于电力系统的构成与机械系统有一定的差别, 电力系统结构关系相对简单, 而机械系统结构关系复杂, 数量繁多, 因此如何将贝叶斯网络应用于一般的机械系统, 就成为可靠性研究者的一个新课题。
基于连续时间贝叶斯网络的CTC车站系统可靠性分析
基于连续时间贝叶斯网络的CTC车站系统可靠性分析在铁路运输领域，CTC（中央交通控制）车站系统的可靠性是确保列车安全、准时运行的关键。
然而，随着技术的不断进步和系统的复杂性增加，传统的可靠性分析方法已经无法满足现代CTC系统的需求。
因此，本文将探讨如何利用连续时间贝叶斯网络进行CTC车站系统的可靠性分析。
首先，我们需要了解什么是连续时间贝叶斯网络。
简单来说，它是一种概率图模型，能够表示变量之间的依赖关系，并通过概率推理来预测未来事件的发生。
在CTC车站系统中，各种设备和组件之间的相互作用可以用贝叶斯网络来描述。
例如，信号灯的状态可能依赖于轨道电路的状态，而调度命令的执行又可能受到信号灯状态的影响。
通过构建一个包含这些变量的贝叶斯网络，我们可以更好地理解系统的动态行为。
接下来，我们要关注的是如何量化CTC车站系统的可靠性。
在这里，我们可以使用一些形容词来描述不同方面的可靠性。
比如，“稳健”可能指的是系统在面对故障时仍然能够保持正常运行的能力；“敏感”则可能指的是系统对外部干扰的反应速度和准确性。
通过将这些形容词与具体的性能指标相结合，我们可以更全面地评估系统的可靠性。
然而，仅仅构建一个贝叶斯网络并不足以完成可靠性分析的任务。
我们还需要运用夸张修辞和强调手法来突出某些关键因素的重要性。
例如，如果我们发现某个组件的故障率异常高，那么就需要用强烈的语言来强调这一点：“这个组件简直是整个系统的阿喀琉斯之踵！”这样的表述不仅能够吸引读者的注意力，还能够促使相关人员采取行动来解决问题。
此外，我们还需要进行观点分析和思考，以揭示隐藏在数据背后的深层次原因。
例如，如果某个地区的CTC车站系统频繁出现故障，那么我们需要探究背后的原因：是因为设备老化？还是因为维护不当？或者是因为设计上的缺陷？通过对这些问题进行深入剖析，我们可以找到提高系统可靠性的有效途径。
最后，我们需要使用形象生动的比喻和隐喻来形容和描绘事物。
比如说，我们可以将CTC车站系统比作一个精密的钟表：“每一个齿轮都必须精确无误地运转，才能确保整个系统的准确无误。
基于贝叶斯网络的系统可靠性分析平台
基于贝叶斯网络的系统可靠性分析平台敬瑞星;卢健康;赵鹏飞;张文斌【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2013(049)004【摘要】Bayesian networks are an effective tool for uncertainty reasoning and analysis. In this article, a platform based on Bayesian networks for system reliability analysis optimization is presented. This platform can not only analyze reliability of a system but also analyze the importance of different parts in the whole system. So, it can forecast the influence to the system when the state of one part change, then people can put forward some methods to reduce the influence or improve the function of the system. One example of HUD proved the platform is feasibility for reliability analysis in the end of this paper.%贝叶斯网络是一种进行不确定性推理和分析的有效工具,针对系统可靠性分析问题,建立了一种基于贝叶斯网络的系统可靠性分析平台.所建立的分析平台将贝叶斯网络应用于系统可靠性分析中,把系统各组部件抽象成节点,从而构成贝叶斯网络模型；通过推理和分析算法找到影响系统可靠性的薄弱环节；通过计算某个部件发生变化时对整个系统的影响,得出各个节点的重要度,给出合理的优化方案,提升系统可靠性.通过对平视显示器实例进行分析,计算了每个组部件对整个系统的影响程度,证明该分析平台在利用贝叶斯网络对系统可靠性分析上的可行性.【总页数】6页(P71-76)【作者】敬瑞星;卢健康;赵鹏飞;张文斌【作者单位】西北工业大学机电学院现代设计与集成制造技术教育部重点实验室,西安710072;西北工业大学机电学院现代设计与集成制造技术教育部重点实验室,西安710072;西北工业大学机电学院现代设计与集成制造技术教育部重点实验室,西安710072;云南电网电力研究院博士后工作站,昆明650214【正文语种】中文【中图分类】TP302【相关文献】1.基于贝叶斯网络时序模拟的气电耦合系统可靠性评估 [J], 杨晨曦;高立艾;唐巍2.基于动态贝叶斯网络的电源系统可靠性分析与故障诊断 [J], 李享;黄洪钟;黄鹏;李彦锋3.基于贝叶斯网络的地铁牵引系统可靠性评估 [J], 程岳梅;李小波;田世贺;陆朱剑4.基于贝叶斯网络的地铁牵引系统可靠性评估 [J], 程岳梅;李小波;田世贺;陆朱剑5.基于动态贝叶斯网络的接触网系统可靠性研究 [J], 焦志秀;于龙因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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GCP Zf
Grid Zs
Fault
Vs
Wind Farm
VGCP
电网故障下的简化接线图
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课题的技术路线及可行性分析
② 含FSCWT风电场的低电压穿越控制策略
对于前端调速式机组，由于其采用WinDrive、电励磁同步发电机，在电压跌
课题的技术路线及可行性分析
对区域电 1. 运用时域仿真法分析对区域电网暂态电压稳定性的影响
网电压稳 定性
2. 采用分岔理论分析对区域电网动态电压稳定性的影响
风电场低 电压穿越
能力
3. 采用了基于变桨、变矩和励磁协调的控制策略
对区域电 网频率稳
定性
4. 考虑有功储备的变桨变矩控制策略
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约简结
约简结
基 于MatCont仿 真 环境分析含 FSCWT 风 电 场 的 电压稳定性
并运用时域仿真法 分析分岔前后电压 失稳乃至崩溃的发 生过程
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课题的技术路线及可行性分析
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3.含FSCWT风电场低电压穿越能力的研究
① 含前端调速式风电机组风电场的LVRT能力
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课题的主要研究内容
1.含FSCWT风电场对区域 电网电压稳定性的影响
不同风电容量接入
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风速扰动下 ①风的强度 ②风扰动持续时间
电网故障情况下 故障点的位置
风速波动大小 风速扰动时刻 励磁调节作用 风速和励磁共同
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基于贝叶斯网络列控系统可靠性分析
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研究现状
概述
目前，国内大多数资料利用故障树对列控系统可靠性进行建模分析，而 本采用的贝叶斯网络突破了前者建模时要求各事件之间相互独立的强制 性假设，其次，贝叶斯网络具有极大的灵活性，更容易表达变量之间相 关性、不确定性关系。
GSM-Rx RTMx TIUx C2-CUx TCRx
故障率λI/h 1.49×10-5 1.20×10-5 1.45×10-8 1.80×10-5 2.10×10-5 1.20×10-5 2.30×10-5
MTTR/h 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5
基于贝叶斯网络主控制单元的可靠性评估截图
ref 2
O
f
Pitch
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WinDrive nN
P
Pmax Pref
v
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可行性分析
课题的技术路线及可行性分析
技术可行性
1. PowerFactory仿真软件包含了所有电力系统分析功能，已在风电系统稳定 性中得到应用；基于时域仿真法的电力系统稳定分析程序很成熟。因此在 PowerFactory中用时域仿真法分析暂态电压稳定性是技术可行的。
2. 分岔理论是一种动、静态都适用的分析方法，而风电系统是一个非线性动 态系统，用分岔理论能够清晰的分析电网电压动态失稳的过程。
3. 采用变桨、变矩和励磁协调控制策略，能够在电网故障下提供一定的无功 支撑，因此用该策略对低电压穿越进行控制是可行的。
4. 采用变桨变矩控制策略，能补充系统的有功缺额并能快速的恢复转速，因 此用该策略进行有功储备是可行的。
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利用贝叶斯网络方向推理
主控制单元故障时各基本单元故障率
编号 D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7
基本单元 ATP-CU
RSS GSM-R RTM
TIU C2-CU TCR
故障率U 3.59×10-6 2.59×10-6 1.18×10-9 4.78×10-6 0.999996 4.96×10-6 4.96×10-7
E6a
E6b
E7a
RSS
RSS
GSM
GSM
RTM
RTM
TIU
TIU
C2-
C2-
TCR
1
2
-R1
-R2
1
2
1
2
CU1
CU2
1
E7b TCR
2
D1 ATPCU1
D2 RSS
D3 GSM
-R
D4 RTM
D5
D6
D7
TIU
C2-CU
TCR
C1 ATPVC1
C2 ATPVC2
B1 C3VC
C3
C4
C2-
C2-
交流故障
含FSCWT风电场的低电压穿越控制策略
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课题的技术路线及可行性分析
4.考虑有功储备的变桨变矩控制策略
① 功率参考值 P r e f 的选择
根据电网频率下垂特性，计算得到用于一次调频的卸载功率百分比k p e r ，结
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③ 分析的过程
以 风 速 和 励 磁 电 压 为 控 制 参 数
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课题的技术路线及可行性分析
约
简
结
采用Newton-Raphson法求解式方程
约
简
结
得到系统初始平衡点
约约
简
结结
追踪平衡解流行
简
确定静、动分岔点的位置和分岔类型
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报告内容
1. 拟选课题的研究背景及意义
2. 拟选课题的国内外研究动态
3. 拟选课题的主要研究内容
4. 拟选课题的技术路线及可行性分析
5. 拟选课题的进度安排及已完成工作
6. 参考文献
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落期间，风电机组可以通过强励磁和减小输入发电机有功功率的控制方法，实现
风电场对电网的支持能力。因此，采用了基于变桨、变矩和励磁协调控制的前端 调速式风电场低电压穿越控制策略。
齿轮箱
EESG
690V/35kV
电网
变桨控制
导叶控制
β
θ
β与 θ 计算 Pref
励磁控制
-u
+ uref
Qref
u
有功无功计算
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课题的技术路线及可行性分析
DIgSILENT PowerFactory MatCont
SimElectronics SimDriveline SimHydraulics SimMechanics
185/4.3 185/4.3
烧碱
新川
2*400/6.5
双湾
华能汇集升压站
2*300/2
新华
240/11240/11 150/71.2 150/71.4
金川集团光伏
2*300/2
120/60
240/3
华能三期 华能一二期 协合光伏
民勤
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作用
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课题的主要研究内容
3.风电场对区域电网频 率稳定性的研究
风电场LVRT 能力的分析
1.风电场电流对并网 点电压的影响
2.短路情况下风机提 供电流的约束条件
控制策略研究系统惯量对频率 的响来自特性1.有功参考值的 计算
2.控制策略的研 究
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主控制单元组成框图
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国国内内研现究状现状
主控制单元故障树模型
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E1a ATP CU1
E1b ATP CU2
E2a
E2B
E3a
E3b
E4a
E4b
E5a
E5b
合某一时刻提供最大有功，实时求出功率参考值 P r e f 。
频率下垂特性
fP 0.9
K per
O f1 50 f2 f
CPout
C Pper
C Pper与λper曲线
per
λper
n
O
CPper
1 AR3n3CPper
Pref
2
3 per
② 变桨变矩控制策略
P+ -
Pref
Δf
PI + ref1 +
PCC Grid CB CB
CB CB
Wind Farm
R
110kV
R
R
35kV
风电场接入电力系统接线图
国家电网公司对LVRT的要求
机组应具有在并网点电压跌至20%额 定电压时能够维持并网运行625ms的 LVRT能力。
并网点电压在发生跌落后2s内能够恢 复到额定电压的90%时，风电机组应 具有不间断并网运行的能力。
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课题的技术路线及可行性分析
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