[发明专利]一种基于极限学习机的电力系统元件可靠性参数计算方法

权利要求书

1.一种基于极限学习机的电力系统元件可靠性参数计算方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，基于非序贯蒙特卡罗法，构建可靠性指标与元件可靠性参数的解析表达式；

步骤2，基于步骤1中的解析表达式构建可靠性逆问题非线性方程组，并使用解析式获得训练数据集；其中可靠性逆问题是指，由已知的可靠性指标求取未知的元件可靠性参数的过程；

步骤3，使用极限学习机对步骤2产生的数据集进行训练，获得网络模型，用于刻画元件可靠性参数和电力系统可靠性指标之间的非线性关系；

步骤4，使用步骤3获得的网络模型，计算电力系统元件可靠性参数。

2.根据权利要求1所述的基于极限学习机的电力系统元件可靠性参数计算方法，其特征在于：

步骤3获得网络模型之后，步骤4之前，还包括从不同的测试系统的数据任选一些数据作为测试样本进行算法的可行性和准确性测试。

3.根据权利要求1或2所述的基于极限学习机的电力系统元件可靠性参数计算方法，其特征在于：

步骤1具体包括：

步骤1.1，基于条件概率准则，从非序贯蒙特卡罗模拟过程中提取待求元件可靠性参数；

步骤1.2，构建失负荷频率、失负荷概率和缺供电量期望关于可靠性参数的解析表达式。

4.根据权利要求3所述的基于极限学习机的电力系统元件可靠性参数计算方法，其特征在于：

步骤1.1中，可靠性参数包括：故障率和修复率。

5.根据权利要求4所述的基于极限学习机的电力系统元件可靠性参数计算方法，其特征在于：

缺供电量期望指标以如下公式表示，

式中：

EENS表示缺供电量期望，

M表示组合状态的数量，以F_j，j＝1，2，…，M，表示M个组合状态，

Λ_j，u表示组合状态F_j中处于正常状态且可靠性参数未知的元件集合，Λ_j，d表示组合状态F_j中处于故障状态且可靠性参数未知的元件集合，

μ_g表示元件g的故障率，μ_h表示元件h的故障率，

λ_g表示元件g的修复率，λ_h表示元件h的修复率，

其中，L_j以如下公式表示，

式中：

P(F_j)表示组合状态F_j的概率，

N_samp表示总抽样次数，

s表示失负荷事件，

Ψ表示抽样产生的所有电力系统失负荷事件的集合，

H(s)表示失负荷事件s的失负荷量，

π_j表示组合状态F_j中的元件故障事件集合。

6.根据权利要求4所述的基于极限学习机的电力系统元件可靠性参数计算方法，其特征在于：

失负荷频率指标以如下公式表示，

式中：

LOLF表示失负荷频率，

M表示组合状态的数量，以F_j，j＝1，2，…，M，表示M个组合状态，

P(F_j)表示组合状态F_j的概率，

T_1，j表示第一常数，

T_2，j表示第二常数；

其中，R_j以如下公式表示，

式中：

Λ_j，u表示组合状态F_j中处于正常状态且可靠性参数未知的元件集合，Λ_j，d表示组合状态F_j中处于故障状态且可靠性参数未知的元件集合，

μ_h表示元件h的故障率，λ_g表示元件g的修复率。