基于改进动态贝叶斯网络的110 kV变电站数字化模型可靠性分析

摘要

【目的】随着变电站数字化进程的加快，传统评估方法在可靠性分析方面的精度与适应性均存在不足，而变电站可靠性对电力系统的稳定运行至关重要。为此，本文提出一种基于改进动态贝叶斯网络（dynamic Bayesian network,DBN）的110 k V变电站数字化模型可靠性分析方法，以实现对系统状态的实时检测与准确评估。【方法】首先，对变电站内各类设备与元件的故障率等关键参数进行统计，构建可靠性评估基础数据。其次，引入DBN作为建模工具，并针对温度、湿度、负荷波动等环境因素引入变结构机制，以增强模型在非平稳运行环境下的适应性。最后，结合故障树分析（fault tree analysis,FTA）识别系统级故障逻辑关系，并将结果映射至DBN中，形成兼具层次性与因果性的概率推理模型。该方法可在信息不完整或数据缺失条件下，通过概率推理弥补信息空白，从而提升推理的稳健性与准确度。【结果】在110 k V变电站数字化模型实验中，本文方法的ROC曲线下面积最接近1，分析结果与实际值最为接近;在3个变电站的可靠性分析中均表现出最低误差率和较强稳定性;其准确率、精确率、召回率和F₁分数分别达到0.891、0.875、0.904和0.889，整体性能优于对比方法。【结论】本文方法在准确性、稳定性与适应性方面均具有显著优势。通过融合FTA的结构化建模能力与DBN的自适应推理机制，有效克服了传统方法在动态环境和信息缺失条件下评估精度不足的局限性。该方法不仅能够实现对变电站数字化模型可靠性指标的动态量化，还可为系统状态监测与智能运维提供理论支撑和实用工具，具有良好的工程应用前景。

关键词

变电站 / 数字化模型 / 动态贝叶斯网络 / 故障树分析 / 可靠性分析 / 故障率 / 自适应变结构 / 鲁棒性