貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在電力系統(tǒng)故障診斷中的應(yīng)用

1、Bayesian Network 在電力系統(tǒng)故障診斷中的應(yīng)用組員：XXXXXXX黑球？白球？貝葉斯定理頭像是否真實(shí)日志密度好友密度賬戶(hù)是否真實(shí)舉例：檢測(cè)社交網(wǎng)絡(luò)中賬戶(hù)的真實(shí)性R表示賬戶(hù)真實(shí)性H表示頭像真實(shí)性R=0R=10.110.89H=0H=1R=00.90.1R=10.20.8好友密度頭像是否真實(shí)賬戶(hù)是否真實(shí)日志密度貝葉斯網(wǎng)絡(luò)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)有向無(wú)環(huán)圖條件概率表每個(gè)節(jié)點(diǎn)在其直接前驅(qū)結(jié)點(diǎn)的值制定后，這個(gè)節(jié)點(diǎn)條件獨(dú)立于其所有非直接前驅(qū)前輩節(jié)點(diǎn)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)12121312121(x ,x ,.x )(x ) (x) (x,x ). (x,x .,x)nnnPPPx PxPx121(x ,x ,.x )(

2、x Parents(x )nniiiPP一般情況下，多變量非獨(dú)立聯(lián)合條件概率分布有如下求取公式在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中，由于存在前述性質(zhì)，任意隨機(jī)變量組合的臉和條件概率被化簡(jiǎn)成貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建模（1）確定變量集和變量域。（2）確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。（3）確定節(jié)點(diǎn)條件概率表。簡(jiǎn)單輸電線(xiàn)路模型元件B2故障診斷的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湓€(xiàn)路/百公里母線(xiàn)/條變壓器/臺(tái)故障概率0.16290.00580.0039故障概 /%線(xiàn)路主保護(hù)/臺(tái) 母線(xiàn)主保護(hù)/臺(tái) 變壓器主保護(hù)/臺(tái)斷路器/臺(tái)誤動(dòng)0.230.060.140.48拒動(dòng)0.073.080.620.83表1 元件故障的先驗(yàn)概率表表2 繼電保護(hù)裝置的拒動(dòng)、誤動(dòng)概率表故障診斷貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的賦值元件B2狀態(tài)01保護(hù)R2狀態(tài)0101條件概率/%99.640.063.0896.92表3 繼電保護(hù)節(jié)點(diǎn)R2的條件概率表表4 繼電保護(hù)節(jié)點(diǎn)R1sb的條件概率表元件B2狀態(tài)01繼電器CB1r狀態(tài)0101條件概率/%99.8699.930.6299.89節(jié)點(diǎn)R1sb狀態(tài)0.140.07099.38100.1110101貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的故障診斷推理l 根據(jù)繼電保護(hù)信息的完備與否，應(yīng)用相應(yīng)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行故障診斷。l 在進(jìn)行故障診斷推理時(shí)，利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的逆向推理功能，計(jì)算出各元