论文部分内容阅读
对于利用提高输电线路容量技术得到的在线监测数据，本文采用Bayes统计推断方法，根据实时运行状态数据和未来一段时间的气候参数实时估计和预测故障概率。使用马尔科夫链蒙特卡洛方法产生同边缘随机分布，用天气模型对序列进行计算，获得当前或未来一段时间导线温度的一个任意大小的仿真样本，根据该样本的频度值给出导线温度的概率累计函数或者其大于某阈值的概率。本文最后验证了该方法的可行性，正确性以及重点说明了需改进的方向。