基于区间概率的电力系统非精确可靠性评估

传统电力系统可靠性评估基于完整概率信息的假设，即随机变量的概率分布和相关性是完全知道的。通常根据经验假设随机变量的概率分布，并利用失效统计数据进行参数估计；通过失效机理分析获得完全独立或完全相关的判定，而难以描述精确的相关性。因而，不能获取完整概率信息。如今大量新元件广泛应用于电力系统，由于缺乏甚至没有失效统计数据，更加剧了概率信息的非完整性，传统电力系统可靠性评估方法面临巨大挑战。本项目摒弃完整概率信息的假设，利用区间概率刻画概率信息的非完整性；探究非精确概率和相关性的获取方法；研究电力系统的非精确可靠性评估模型和算法；评价电力系统可靠性评估的非精确程度，通过其灵敏度分析找出使可靠性评估非精确程度敏感的元件，为加强其失效数据的统计和推断提供指导，进而提高电力系统可靠性评估的准确性。本项目在经典概率论框架下，拓展和丰富传统电力系统可靠性理论，便于熟悉概率论的可靠性从业人员应用。

如今大量新元件广泛应用于电力系统，由于缺乏甚至没有失效统计数据，造成概率信息的非完整性，传统可靠性评估无法处理非完整的概率信息。电力系统可靠性评估的重要基础是概率信息的获取，概率信息是否完整将影响可靠性评估结果的可信程度。本项目利用区间概率及其无知度来描述概率信息的非完整性。提出了区间概率的获取方法：在客观区间概率方面，根据观测数据，基于Bootstrap非参数统计推断方法、P-box统计推断方法和非精确贝叶斯统计推断方法获得区间概率；在主观区间概率方面，根据专家经验，采用基于区间层析分析方法的区间概率计算模型来获得区间概率。建立了发电系统和发输电组合系统非精确可靠性评估模型。针对发电系统非精确可靠性评估模型，提出了高效的机组追加算法、仿射区间一般生成函数算法和区间蒙特卡洛算法。针对发输电组合系统非精确可靠性评估模型，提出了高效的逐次优化算法和区间蒙特卡洛算法。最后，开发了电力系统非精确可靠性评估软件，并取得了软件著作权登记。本项目的研究为非完整概率信息下的电力系统可靠性评估提供了有效的方法，为进一步研究风电、光电等新能源接入系统后的非精确可靠性评估问题奠定了基础。