CN107358352A - 基于蒙特卡洛模拟的电力系统可靠性评估系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于蒙特卡洛模拟的电力系统可靠性评估系统及方法，包括集群服务器硬件系统，集群服务器硬件系统包括相连接的主服务器子服务器，主服务器作为管理节点，进行蒙特卡洛模拟、读写数据库、分发计算任务、统计计算结果；子服务器作为并行计算节点，读取主服务器下发的采样状态实现并行计算，将计算结果上传至主服务器数据库，包括：1)集群服务器硬件系统搭建；2)原始数据获取及处理；3)主服务器利用状态采样法实现蒙特卡洛模拟采样；4)并行计算任务分配；5)完成并行可靠性评估并行计算。能准确模拟电力系统各种故障状态，可靠性指标精确，提高蒙特卡洛模拟计算速度和效率，适用于规模大、设备多的电力系统可靠性评估计算更加快速有效。
Description
技术领域
本发明涉及电力系统可靠性评估技术领域，尤其涉及一种基于蒙特卡洛模拟的电力系统可靠性评估系统及方法。
背景技术
现有技术中对于电力系统可靠性评估的方法主要有以下几种：
1)基于蒙特卡洛的等值可靠性评估方法：提出一种基于蒙特卡洛的等值可靠性评估方法，通过非贯序蒙特卡洛法模拟系统元件运行状态和负荷波动，获取系统随机状态，进而分析网络拓扑，通过潮流计算等过程综合评估获得可靠性指标。这种方法存在的缺陷是：该方法主要针对大规模、元件较多的系统计算量庞大、计算速度受限。
2)基于几何最优-最小方差化方法的重要抽样蒙特卡洛电力系统可靠性评估方法：即将规划领域的几何优化方法和重要抽样中的方差最小化模型结合在一起，利用几何优化求解可靠性评估中的方差最小化模型，然后利用求解得到的重要抽样参数进行可靠性评估，具有收敛方差小、收敛速度快等特点。但对于大规模电力系统可靠性评估计算仍存在耗时较长等缺点。
3)一种接入风储互补微网的配电网可靠性评估方法：通过蒙特卡洛法对配电网运行状态进行仿真，获取陪电网可靠性指标，并进行分布式电源优化配置，获得接入风储互补微网后的可靠性指标。应用蒙特卡洛法进行微网可靠性模拟仿真，这种方法存在的缺陷是：计算速度慢。
4)一种发输电系统可靠性预测方法：利用蒙特卡洛模拟法进行第一阶段抽样，判断是否达到系统指标的收敛条件，若达到收敛条件，根据系统指标LOLP和LEPNS计算可靠性预测结果，若没有达到收敛条件，则进行下一阶段抽样计算直至达到收敛条件。这种方法同样存在计算速度慢的的缺陷。
上述几种研究成果均采用蒙特卡洛法对大电网或微网可靠性进行评估计算、预测，但随着系统规模的增加，蒙特卡洛法计算量将急剧增大，计算速度及效率会随之降低，上述研究成果未对改进计算速度及效率方面做出研究。
发明目的
本发明的目的是解决背景技术中存在的问题，提供一种基于蒙特卡洛模拟的电力系统可靠性评估系统及方法；本发明能够实现主服务器-子服务器协同工作的集群服务器并行计算策略，综合考虑设备故障率、状态评价结果，实现对系统可靠性评估计算，从而准确掌握电力系统及重要设备的运行可靠性，为电力系统风险控制和状态检修决策提供依据。
本发明解决技术问题的技术方案是：
一种基于蒙特卡洛模拟的电力系统可靠性评估系统，包括集群服务器硬件系统，所述集群服务器硬件系统包括一台主服务器即主站、多个子服务器即子站，多个子服务器分别与主服务器连接，其中主服务器作为管理节点，负责进行蒙特卡洛模拟、读写数据库、分发计算任务以及统计计算结果；子服务器作为并行计算节点，负责读取主服务器下发的采样状态实现并行计算，并将计算结果上传至主服务器的数据库。
一种基于蒙特卡洛模拟的电力系统可靠性评估方法，包括以下步骤：
1)集群服务器硬件系统搭建
将一台主服务器与多个子服务器电连接；集群服务器软件采用windows操作系统，应用SQL server 2008数据库实现主服务器与子服务器之间数据传输和存储，具有扩展性强、可用性和易维护性等优点；
2)原始数据获取及处理
从电网实时监测系统、设备管理信息系统、PMS系统等外部系统获取系统及设备的基础数据、历史运行数据以及实时运行数据，建立系统实时运行的网络结构图；分析输变电设备对象模型，通过相关接口设计与配置、从外部系统或装置中有效获取反映设备健康状态指标的各类设备基础数据，为进一步的评价判断提供数据资源；
3)主服务器利用状态采样法实现蒙特卡洛模拟采样
主服务器根据设备状态评价结果计算系统各设备的故障率，负责进行固定循环次数的蒙特卡洛模拟，获取采样样本，为进行并行计算任务分配及并行可靠性评估计算取得大量计算数据样本；
4)并行计算任务分配
初始化工作完成后，主服务器把采样表写入数据库，并启动子服务器进行并行计算，各子服务器根据设定的并行分配任务获取各自计算数据；
5)完成并行可靠性评估计算
各子服务器接受任务并获取系统状态后进行系统分析，通过潮流计算、最优切负荷等完成可靠性指标评估计算，并将计算结果返回主服务器，主服务器进行收敛控制，若未达到计算精度继续等待，若计算精度已经达到，发送结束命令，并完成综合可靠性指标的汇总及输出。
所述步骤3)包括：将一个系统中的每一个元件设定为只有故障状态和运行状态并且元件故障彼此独立，Si代表第i个元件的状态，PFi表示其故障概率，抽取一个位于[0,1]间的均匀分布随机数Ui，若Ui≥PFi，则i元件处于正常状态，Si＝0，反之，i元件处于故障状态，Si＝1，包含m个元件的系统状态表示为S＝(S1，S2，……，Sm)，该系统状态为正常状态或者是故障状态，当得到足够数目的系统状态样本后，对同类故障状态的样本进行系统分析，然后更新可靠性指标，并计算样本的方差系数，当方差系数小于预设的容许值时，则认为达到计算精度，可停止仿真；如未达到计算精度，还需采样更多数目的系统状态样本，并重复上述计算直至收敛。
所述步骤4)包括以下步骤：
(1)在并行模拟过程中假设：p设为被安排执行任务的并行服务器个数；每个服务器都有一个唯一的服务器编号(PID)i，范围从0到(p-1)，PID＝0的服务器设为主服务器，其它的服务器为子服务器；I代表初始化工作，T代表一个Monte-Carlo模拟任务，C表示收敛控制，S代表仿真终止，F代表计算可靠性指标和输出最终结果，下标表示服务器编号；
(2)在初始化工作I0完成后，主服务器将n个状态的Monte-Carlo模拟任务分配给各子服务器，这些任务被表示为T1，T2…Tp-1，各子服务器接受任务后，通过Monte-Carlo模拟获取n个系统状态，并对各同类故障状态完成系统分析，以形成n个系统状态下的可靠性指标；
所述步骤5)包括：对整个电力系统进行基于蒙特卡洛模拟的可靠性并行评估计算，步骤为：
(1)各子服务器作为计算节点彼此独立，各自按照从采样表中取得的系统状态，逐一进行潮流计算和切负荷模拟，得到变电站缺供电量等可靠性指标，并将结果写入数据库，完成模拟任务后，子服务器立即将结果传给主服务器，并继续进行下一次n个状态的Monte-Carlo模拟任务；
(2)主服务器读取各子服务器计算结果，并根据方差系数判断是否收敛，若计算尚未结束则继续等待子服务器传回新的结果，反之，向子服务器发出停止模拟的命令S0，所有子服务器将停止正在处理的任务，并将该次模拟的残余结果发送给主服务器，主服务器执行F0，完成可靠性指标计算,并统计计算结果，得到变电站期望缺供电量等综合的可靠性指标并完成结果输出。
本发明的有益效果
1.本发明通过并行计算任务分配及建立集群服务器并行计算系统，实现主服务器-子服务器协同工作的集群服务器并行计算策略，综合考虑设备故障率、状态评价结果，实现对系统可靠性评估计算，从而准确掌握电力系统及重要设备的运行可靠性，有效提高蒙特卡洛模拟计算速度和效率，对规模庞大、设备较多的大型电力系统可靠性评估计算更加快速有效，为电力系统风险控制和状态检修决策提供依据。也解决了现有技术存在的计算速度慢，不适合大规模、元件较多的系统计算量庞大、需要提高计算速度和效率的问题。
2.基于蒙特卡洛模拟的可靠性评估计算，可准确模拟电力系统各种故障状态，计算灵活、所得可靠性指标更精确。
7、附图说明
图1为本发明的并行计算系统主服务器-子服务器布局结构示意图；
图2为并行计算流程图；
图3为状态采样法并行拓扑图。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本发明做进一步说明：
结合图1，具体步骤如下：一种基于蒙特卡洛模拟的电力系统可靠性评估系统，包括集群服务器硬件系统，所述集群服务器硬件系统包括一台主服务器即主站、多个子服务器即子站，多个子服务器分别与主服务器连接，其中主服务器作为管理节点，负责进行蒙特卡洛模拟、读写数据库、分发计算任务以及统计计算结果；子服务器作为并行计算节点，负责读取主服务器下发的采样状态实现并行计算，并将计算结果上传至主服务器的数据库。
结合图2，图3.一种基于蒙特卡洛模拟的电力系统可靠性评估方法，包括以下步骤：
1)集群服务器硬件系统搭建
将一台主服务器与多个子服务器电连接；集群服务器软件采用windows操作系统，应用SQL server 2008数据库实现主服务器与子服务器之间数据传输和存储，具有扩展性强、可用性和易维护性等优点；
2)原始数据获取及处理
从电网实时监测系统、设备管理信息系统、PMS系统等外部系统获取系统及设备的基础数据、历史运行数据以及实时运行数据，建立系统实时运行的网络结构图；分析输变电设备对象模型，通过相关接口设计与配置、从外部系统或装置中有效获取反映设备健康状态指标的各类设备基础数据，为进一步的评价判断提供数据资源；
3)主服务器利用状态采样法实现蒙特卡洛模拟采样
主服务器根据设备状态评价结果计算系统各设备的故障率，负责进行固定循环次数的蒙特卡洛模拟，获取采样样本，为进行并行计算任务分配及并行可靠性评估计算取得大量计算数据样本；
所述步骤3)包括：一个系统状态取决于所有元件的状态组合，设定每个元件只有故障和运行2个状态并且元件故障彼此独立，Si代表第i个元件的状态，PFi表示其故障概率，抽取一个位于[0,1]间的均匀分布随机数Ui，若Ui≥PFi，则i元件处于正常状态，Si＝0，反之，i元件处于故障状态，Si＝1。包含m个元件的系统状态可表示为S＝(S1，S2，……，Sm)，该系统状态可能是正常状态，也可能是故障状态，当得到足够数目的系统状态样本后，对同类故障状态的样本，(通过潮流计算、最优负荷削减计算等)对其进行系统分析，然后更新可靠性指标，并计算样本的方差系数，当方差系数小于预设的容许值时，则认为达到计算精度，可停止仿真；如未达到计算精度，还需采样更多数目的系统状态样本，并重复上述计算直至收敛；。
(4)并行计算任务分配策略
初始化工作完成后，主服务器把采样表写入数据库，并启动子服务器进行并行计算，各子服务器根据设定的并行分配任务获取各自计算数据；
5)完成并行可靠性评估计算。
各子服务器接受任务并获取系统状态后进行系统分析，通过潮流计算、最优切负荷等完成可靠性指标评估计算，并将计算结果返回主服务器，主服务器进行收敛控制，若未达到计算精度继续等待，若计算精度已经达到，发送结束命令，并完成综合可靠性指标的汇总及输出。
所述步骤4)包括：1)在并行模拟过程中假设：p设为被安排执行任务的并行服务器个数；每个服务器都有一个唯一的服务器编号(PID)i，范围从0到(p-1)，PID＝0的服务器设为主服务器，其它的服务器为子服务器；I(Initialize)代表初始化工作，T(Task)代表一个Monte-Carlo模拟任务，C(Control)表示收敛控制，S(Stop)代表仿真终止，F(Finalize)代表计算可靠性指标和输出最终结果，下标表示服务器编号。
2)如图3所示，在初始化工作I0完成后，主服务器将n个状态的Monte-Carlo模拟任务分配给各子服务器，这些任务被表示为T1，T2…Tp-1。各子服务器接受任务后，通过Monte-Carlo模拟获取n个系统状态，并对各同类故障状态完成系统分析，以形成n个系统状态下的可靠性指标。
(5)并行计算
所述步骤5)包括：根据外部系统获得的基础数据、状态评价结果以及并行计算的任务分配策略，对整个电力系统进行基于蒙特卡洛模拟的可靠性并行评估计算，步骤为：
1)各子服务器作为计算节点彼此独立，各自按照从采样表中取得的系统状态，逐一进行潮流计算和切负荷模拟，得到变电站缺供电量等可靠性指标，并将结果写入数据库，完成模拟任务后，子服务器立即将结果传给主服务器，并继续进行下一次n个状态的Monte-Carlo模拟任务；
(2)主服务器读取各子服务器计算结果，并根据方差系数判断是否收敛，若计算尚未结束则继续等待子服务器传回新的结果，反之，向子服务器发出停止模拟的命令S0，所有子服务器将停止正在处理的任务，并将该次模拟的残余结果发送给主服务器，主服务器执行F0，完成可靠性指标计算,并统计计算结果，得到变电站期望缺供电量等综合的可靠性指标并完成结果输出。
Claims (5)
1.一种基于蒙特卡洛模拟的电力系统可靠性评估系统，其特征是，包括集群服务器硬件系统，所述集群服务器硬件系统包括一台主服务器即主站、多个子服务器即子站，多个子服务器分别与主服务器连接，其中主服务器作为管理节点，负责进行蒙特卡洛模拟、读写数据库、分发计算任务以及统计计算结果；子服务器作为并行计算节点，负责读取主服务器下发的采样状态实现并行计算，并将计算结果上传至主服务器的数据库。
2.一种基于蒙特卡洛模拟的电力系统可靠性评估方法，其特征是，包括以下步骤：
1)集群服务器硬件系统搭建
将一台主服务器与多个子服务器电连接；集群服务器软件采用windows操作系统，应用SQL server 2008数据库实现主服务器与子服务器之间数据传输和存储；
2)原始数据获取及处理
从电网实时监测系统、设备管理信息系统、PMS系统等外部系统获取系统及设备的基础数据、历史运行数据以及实时运行数据，建立系统实时运行的网络结构图；分析输变电设备对象模型，通过相关接口设计与配置、从外部系统或装置中有效获取反映设备健康状态指标的各类设备基础数据，为进一步的评价判断提供数据资源；
3)主服务器利用状态采样法实现蒙特卡洛模拟采样
主服务器根据设备状态评价结果计算系统各设备的故障率，负责进行固定循环次数的蒙特卡洛模拟，获取采样样本，为进行并行计算任务分配及并行可靠性评估计算取得大量计算数据样本；
4)并行计算任务分配
初始化工作完成后，主服务器把采样表写入数据库，并启动子服务器进行并行计算，各子服务器根据设定的并行分配任务获取各自计算数据；
5)完成并行可靠性评估计算
各子服务器接受任务并获取系统状态后进行系统分析，通过潮流计算、最优切负荷等完成可靠性指标评估计算，并将计算结果返回主服务器，主服务器进行收敛控制，若未达到计算精度继续等待，若计算精度已经达到，发送结束命令，并完成综合可靠性指标的汇总及输出。
3.如权利要求2所述的一种基于蒙特卡洛模拟的电力系统可靠性评估方法，其特征是，所述步骤3)包括：将一个系统中的每一个元件设定为只有故障状态和运行状态并且元件故障彼此独立，Si代表第i个元件的状态，PFi表示其故障概率，抽取一个位于[0,1]间的均匀分布随机数Ui，若Ui≥PFi，则i元件处于正常状态，Si＝0，反之，i元件处于故障状态，Si＝1，包含m个元件的系统状态表示为S＝(S1，S2，……，Sm)，该系统状态为正常状态或者是故障状态，当得到足够数目的系统状态样本后，对同类故障状态的样本进行系统分析，然后更新可靠性指标，并计算样本的方差系数，当方差系数小于预设的容许值时，则认为达到计算精度，可停止仿真；如未达到计算精度，还需采样更多数目的系统状态样本，并重复上述计算直至收敛。
4.如权利要求2所述的一种基于蒙特卡洛模拟的电力系统可靠性评估方法，其特征是，所述步骤4)包括以下步骤：
(1)在并行模拟过程中假设：p设为被安排执行任务的并行服务器个数；每个服务器都有一个唯一的服务器编号(PID)i，范围从0到(p-1)，PID＝0的服务器设为主服务器，其它的服务器为子服务器；I代表初始化工作，T代表一个Monte-Carlo模拟任务，C表示收敛控制，S代表仿真终止，F代表计算可靠性指标和输出最终结果，下标表示服务器编号；
(2)在初始化工作I0完成后，主服务器将n个状态的Monte-Carlo模拟任务分配给各子服务器，这些任务被表示为T1，T2…Tp-1，各子服务器接受任务后，通过Monte-Carlo模拟获取n个系统状态，并对各同类故障状态完成系统分析，以形成n个系统状态下的可靠性指标。
5.如权利要求2所述的一种基于蒙特卡洛模拟的电力系统可靠性评估方法，其特征是，所述步骤5)包括：对整个电力系统进行基于蒙特卡洛模拟的可靠性并行评估计算，步骤为：
(1)各子服务器作为计算节点彼此独立，各自按照从采样表中取得的系统状态，逐一进行潮流计算和切负荷模拟，得到变电站缺供电量等可靠性指标，并将结果写入数据库，完成模拟任务后，子服务器立即将结果传给主服务器，并继续进行下一次n个状态的Monte-Carlo模拟任务；
(2)主服务器读取各子服务器计算结果，并根据方差系数判断是否收敛，若计算尚未结束则继续等待子服务器传回新的结果；反之，向子服务器发出停止模拟的命令S0，所有子服务器将停止正在处理的任务，并将该次模拟的残余结果发送给主服务器，主服务器执行F0，完成可靠性指标计算,得到变电站期望缺供电量等综合的可靠性指标并完成结果输出。
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|---|---|
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Cited By (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108122070A (zh) * | 2017-12-12 | 2018-06-05 | 国家电网公司 | 配电网可靠性的确定方法和装置 |
| CN108599151A (zh) * | 2018-04-28 | 2018-09-28 | 国网山东省电力公司电力科学研究院 | 一种电力系统可靠性评估动态并行计算方法 |
| CN108616126A (zh) * | 2018-05-16 | 2018-10-02 | 广东电网有限责任公司 | 计及输电网供电能力概率等值模型的配网可靠性计算方法 |
| CN108664708A (zh) * | 2018-04-19 | 2018-10-16 | 莱诺斯科技（北京）股份有限公司 | 一种系统健康评估系统 |
| CN109376059A (zh) * | 2018-10-29 | 2019-02-22 | 中国石油大学(华东) | 一种基于蒙特卡洛树的系统运行状态表示方法 |
| CN109636027A (zh) * | 2018-12-07 | 2019-04-16 | 华电电力科学研究院有限公司 | 一种基于蒙特卡罗法的多能互补系统供能可靠性评估方法 |
| CN109657913A (zh) * | 2018-11-16 | 2019-04-19 | 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 | 一种考虑分布式电源的输配电网联合风险评估方法 |
| CN110021933A (zh) * | 2019-05-09 | 2019-07-16 | 南京邮电大学 | 考虑组件故障的电力信息系统控制功能可靠性评估方法 |
| CN111313411A (zh) * | 2020-03-11 | 2020-06-19 | 国网天津市电力公司 | 基于重要抽样影响增量的电力系统可靠性评估方法及装置 |
| CN111612289A (zh) * | 2020-03-31 | 2020-09-01 | 国网宁夏电力有限公司经济技术研究院 | 基于新能源多场景风险特征导向的电力系统风险评估方法 |
| CN111753411A (zh) * | 2020-06-12 | 2020-10-09 | 清华大学 | 一种考虑边云协同的云应用可靠性评估方法 |
| CN113139261A (zh) * | 2020-01-17 | 2021-07-20 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种用于提高钻井仿真速度的方法及系统 |
| CN113283744A (zh) * | 2021-05-24 | 2021-08-20 | 国网上海市电力公司 | 一种轻量级用电异常特征指纹库设计和更新方法 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1641957A (zh) * | 2004-01-06 | 2005-07-20 | 中国电力科学研究院 | 电力系统潮流分网并行计算方法 |
| US7072811B2 (en) * | 2002-07-15 | 2006-07-04 | Carnegie Mellon University | Method and system for identifying regeneration points in a Markov chain Monte Carlo simulation |
| CN102509018A (zh) * | 2011-11-11 | 2012-06-20 | 山东电力研究院 | 电力系统设备重要性评价系统及方法 |
| CN104967121A (zh) * | 2015-07-13 | 2015-10-07 | 中国电力科学研究院 | 一种大规模电力系统节点的潮流计算方法 |
| CN106786502A (zh) * | 2016-11-16 | 2017-05-31 | 国家电网公司 | 基于蒙特卡罗仿真任务动态分配的电网可靠性实时并行评估方法 |
-
2017
- 2017-07-05 CN CN201710551925.9A patent/CN107358352A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7072811B2 (en) * | 2002-07-15 | 2006-07-04 | Carnegie Mellon University | Method and system for identifying regeneration points in a Markov chain Monte Carlo simulation |
| CN1641957A (zh) * | 2004-01-06 | 2005-07-20 | 中国电力科学研究院 | 电力系统潮流分网并行计算方法 |
| CN102509018A (zh) * | 2011-11-11 | 2012-06-20 | 山东电力研究院 | 电力系统设备重要性评价系统及方法 |
| CN104967121A (zh) * | 2015-07-13 | 2015-10-07 | 中国电力科学研究院 | 一种大规模电力系统节点的潮流计算方法 |
| CN106786502A (zh) * | 2016-11-16 | 2017-05-31 | 国家电网公司 | 基于蒙特卡罗仿真任务动态分配的电网可靠性实时并行评估方法 |
Cited By (20)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108122070A (zh) * | 2017-12-12 | 2018-06-05 | 国家电网公司 | 配电网可靠性的确定方法和装置 |
| CN108122070B (zh) * | 2017-12-12 | 2021-04-16 | 国家电网公司 | 配电网可靠性的确定方法和装置 |
| CN108664708A (zh) * | 2018-04-19 | 2018-10-16 | 莱诺斯科技（北京）股份有限公司 | 一种系统健康评估系统 |
| CN108599151A (zh) * | 2018-04-28 | 2018-09-28 | 国网山东省电力公司电力科学研究院 | 一种电力系统可靠性评估动态并行计算方法 |
| CN108616126B (zh) * | 2018-05-16 | 2020-07-28 | 广东电网有限责任公司 | 计及输电网供电能力概率等值模型的配网可靠性计算方法 |
| CN108616126A (zh) * | 2018-05-16 | 2018-10-02 | 广东电网有限责任公司 | 计及输电网供电能力概率等值模型的配网可靠性计算方法 |
| CN109376059A (zh) * | 2018-10-29 | 2019-02-22 | 中国石油大学(华东) | 一种基于蒙特卡洛树的系统运行状态表示方法 |
| CN109376059B (zh) * | 2018-10-29 | 2021-12-07 | 中国石油大学(华东) | 一种基于蒙特卡洛树的系统运行状态表示方法 |
| CN109657913A (zh) * | 2018-11-16 | 2019-04-19 | 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 | 一种考虑分布式电源的输配电网联合风险评估方法 |
| CN109636027A (zh) * | 2018-12-07 | 2019-04-16 | 华电电力科学研究院有限公司 | 一种基于蒙特卡罗法的多能互补系统供能可靠性评估方法 |
| CN110021933A (zh) * | 2019-05-09 | 2019-07-16 | 南京邮电大学 | 考虑组件故障的电力信息系统控制功能可靠性评估方法 |
| CN113139261A (zh) * | 2020-01-17 | 2021-07-20 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种用于提高钻井仿真速度的方法及系统 |
| CN113139261B (zh) * | 2020-01-17 | 2024-02-09 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种用于提高钻井仿真速度的方法及系统 |
| CN111313411A (zh) * | 2020-03-11 | 2020-06-19 | 国网天津市电力公司 | 基于重要抽样影响增量的电力系统可靠性评估方法及装置 |
| CN111313411B (zh) * | 2020-03-11 | 2023-08-04 | 国网天津市电力公司 | 基于重要抽样影响增量的电力系统可靠性评估方法及装置 |
| CN111612289A (zh) * | 2020-03-31 | 2020-09-01 | 国网宁夏电力有限公司经济技术研究院 | 基于新能源多场景风险特征导向的电力系统风险评估方法 |
| CN111612289B (zh) * | 2020-03-31 | 2023-05-30 | 国网宁夏电力有限公司经济技术研究院 | 基于新能源多场景风险特征导向的电力系统风险评估方法 |
| CN111753411A (zh) * | 2020-06-12 | 2020-10-09 | 清华大学 | 一种考虑边云协同的云应用可靠性评估方法 |
| CN111753411B (zh) * | 2020-06-12 | 2022-12-20 | 清华大学 | 一种考虑边云协同的云应用可靠性评估方法 |
| CN113283744A (zh) * | 2021-05-24 | 2021-08-20 | 国网上海市电力公司 | 一种轻量级用电异常特征指纹库设计和更新方法 |
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