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考虑人为因素的基于隐马尔科夫的设备强迫停运率模型
被引量：
3
1
作者
王媛
胡杨
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2018年第18期108-113,共6页
为研究人为因素对电力系统可靠性的影响,提出了一种考虑人为因素的基于隐马尔科夫(HMM)的设备强迫停运率模型及其人为因素判别模型。通过分析人为因素与设备修复的关系,将人因场景分为三种情况,对传统的设备修复模型进行优化。进而根据...
为研究人为因素对电力系统可靠性的影响,提出了一种考虑人为因素的基于隐马尔科夫(HMM)的设备强迫停运率模型及其人为因素判别模型。通过分析人为因素与设备修复的关系,将人因场景分为三种情况,对传统的设备修复模型进行优化。进而根据HMM模型的特点,建立HMM设备强迫停运模型。运用前向算法,建立人为因素判别模型。通过实际算例验证了所提出的强迫停运率模型的适用性和人因判别模型的正确性。判别设备强迫停运情况下的人为因素,有针对性的采取措施,减少设备强迫停运时间,提高电力系统可靠性。
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关键词
设备强迫停运率
隐马尔科夫
人为因素
修复率
人因判别
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题名
考虑人为因素的基于隐马尔科夫的设备强迫停运率模型
被引量：
3
1
作者
王媛
胡杨
机构
西安航空学院电子工程学院
国网咸阳供电局
出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2018年第18期108-113,共6页
基金
陕西省教育厅专项科研基金项目资助(16JK2174)
校级科研基金项目资助(2017KY1222)~~
文摘
为研究人为因素对电力系统可靠性的影响,提出了一种考虑人为因素的基于隐马尔科夫(HMM)的设备强迫停运率模型及其人为因素判别模型。通过分析人为因素与设备修复的关系,将人因场景分为三种情况,对传统的设备修复模型进行优化。进而根据HMM模型的特点,建立HMM设备强迫停运模型。运用前向算法,建立人为因素判别模型。通过实际算例验证了所提出的强迫停运率模型的适用性和人因判别模型的正确性。判别设备强迫停运情况下的人为因素,有针对性的采取措施,减少设备强迫停运时间,提高电力系统可靠性。
关键词
设备强迫停运率
隐马尔科夫
人为因素
修复率
人因判别
Keywords
forced outage rate
HMM
human factor
repair rate
human factor discriminant
分类号
TM732 [电气工程—电力系统及自动化]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
考虑人为因素的基于隐马尔科夫的设备强迫停运率模型
王媛
胡杨
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2018
3
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