【摘 要】
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提出了基于时序模拟的贝叶斯网络近似推理算法。利用均匀分布的伪随机数,采用逆变换法得到每个元件各状态持续时间的采样值,根据网络的逻辑关系,分别得到最小状态割集和系统
【机 构】
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河北农业大学机电工程学院,华北电力大学电气与电子工程学院
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提出了基于时序模拟的贝叶斯网络近似推理算法。利用均匀分布的伪随机数,采用逆变换法得到每个元件各状态持续时间的采样值,根据网络的逻辑关系,分别得到最小状态割集和系统节点的时间采样值,进而获得一个前向采样的样本序列。当样本序列的数量足够大时,边缘统计量和条件统计量与节点的边缘概率和条件概率接近,从而得到网络的近似推理结果。仿真结果表明,该算法与精确解接近,有较好的适应性。该方法便于寻找电力系统可靠性薄弱环节,能计算各种可靠性指标,适于大型电力系统的可靠性评估。
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