CN112308438B - 基于状态耦合矩阵的能源互联系统可靠性评估方法及装置 - Google Patents

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CN112308438B CN202011223683.9A CN202011223683A CN112308438B CN 112308438 B CN112308438 B CN 112308438B CN 202011223683 A CN202011223683 A CN 202011223683A CN 112308438 B CN112308438 B CN 112308438B
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Abstract

本发明提供了一种基于状态耦合矩阵的能源互联系统可靠性评估方法及装置，涉及电力系统评估的技术领域所述方法包括：构建能源互联系统模型，能源互联系统模型包括能源支路集合、能源节点集合、用户能源需求集合、能源供应用户范围集合、能源供应传输支路范围集合以及能源节点供应矩阵；建立能源互联系统状态耦合矩阵，基于能源互联系统节点支路关联矩阵以及能源互联系统模型，构建能源系统状态耦合矩阵；获取能源互联系统可靠性指标，基于能源系统状态耦合矩阵和系统故障参数获取能源互联系统可靠性指标评价结果。本发明提供的发明和装置给出了考虑不同能源复杂耦合关系的能源互联系统可靠性评估方法，为能源互联系统对用户用能的可靠供应能力评价提供依据。

Description

基于状态耦合矩阵的能源互联系统可靠性评估方法及装置
技术领域
本发明涉及电力系统评估技术领域，尤其是涉及一种基于状态耦合矩阵的能源互联系统可靠性评估方法及装置。
背景技术
当前持续增长的能源需求与能源紧缺之间、能源利用与环境保护之间的矛盾日益突出，为了进一步提升能源利用效率，实现能源利用的清洁化，能源互联系统这一概念正越来越受到人们的关注。对于能源互联系统来说，为用户提供安全可靠的高品质能源是能源互联系统的基本要求。因此，需要对能源互联系统进行可靠性评估
能源互联系统的可靠性评估更加复杂，一是能源互联系统可靠性评价指标量化的复杂性，对于能源互联系统，涉及气、冷/热等多种能源形式，在量化评价能源互联系统可靠性时，需要定义合理的指标从而准确刻画不同能源系统特性对能源互联系统供能可靠性评价的影响；二是能源互联系统可靠性建模的复杂性，能源互联系统可靠性分析涉及多种能源系统的网络、节点建模，不同能源网络的运行特性不同导致可靠性模型复杂度增加。此外，还需要考虑不同能源系统之间的耦合关系。
针对以上两点能源互联系统可靠性分析的复杂性，亟需提出一种考虑不同能源的复杂耦合关系的能源互联系统可靠性评估方法，综合客观评价能源互联系统对用户用能的可靠供应能力。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于状态耦合矩阵的能源互联系统可靠性评估方法及装置，以针对存在复杂耦合关系的能源互联系统提供可靠性评估方法，为能源互联系统对用户用能的可靠供应能力评价提供依据。
第一方面，本发明实施例提供了一种基于状态耦合矩阵的能源互联系统可靠性评估方法，包括：
构建能源互联系统模型，所述的能源互联系统模型包括能源支路集合、能源节点集合、用户能源需求集合、能源供应用户范围集合、能源供应传输支路范围集合以及能源节点供应矩阵；
建立能源互联系统状态耦合矩阵，基于所述能源互联系统节点支路关联矩阵以及所述能源互联系统模型构建能源系统状态耦合矩阵；
获取能源互联系统可靠性指标，基于所述能源系统状态耦合矩阵获取能源互联系统可靠性指标评价结果。
优选的，所述建立能源互联系统状态耦合矩阵，基于所述能源互联系统节点支路关联矩阵以及所述能源互联系统模型构建能源系统状态耦合矩阵的步骤包括：
采用如下公式获取支路故障影响矩阵：
Figure BDA0002762940900000021
i—能源系统支路编号；
Fi k—支路故障影响矩阵的第i行向量；
j—负荷节点编号；
Fj k—支路故障影响矩阵的第j列向量；
Wi k—能源节点k的能源供应路径矩阵的第i行向量；
Wj k—能源节点k的能源供应路径矩阵的第j列向量；
Sk—能源供应用户范围集合；
Tk—能源供应传输支路范围集合；
基于所述支路故障影响矩阵Fk采用如下方式构建能源停供量矩阵；
Figure BDA0002762940900000031
Gj k—能源节点k的能源停供量矩阵的第j列向量；
ukj—能源节点k对负荷节点j的能源供应功率；
采用如下公式构建能源系统状态耦合矩阵：
Figure BDA0002762940900000032
A—故障停供影响耦合矩阵；
B—故障停供量耦合矩阵。
优选的，所述获取能源互联系统可靠性指标，基于所述能源系统状态耦合矩阵获取能源互联系统可靠性指标评价结果的步骤包括：
采用如下公式获取用户故障频率
Figure BDA0002762940900000033
Figure BDA0002762940900000034
λL—NL个能源传输支路的故障率；
aj—故障停供影响耦合矩阵A中对应用户编号j的列向量；
采用如下公式获取用户故障时间
Figure BDA0002762940900000035
Figure BDA0002762940900000036
uL—NL个能源传输支路的故障持续时间；
采用如下公式获取用户能源缺供量
Figure BDA0002762940900000037
Figure BDA0002762940900000038
bj—故障停供量耦合矩阵B中对应用户编号j的列向量；
采用如下公式获取能源用户的用能可靠度
Figure BDA0002762940900000041
Figure BDA0002762940900000042
loadj—用户j的能源需求功率；
采用如下公式获取系统故障频率FIES：
Figure BDA0002762940900000043
Figure BDA0002762940900000044
—第j个能源用户的故障频率；
mIES,j—能源用户j的用户数量；
MIES—能源用户总户数；
采用如下公式获取系统故障持续时间DIES：
Figure BDA0002762940900000045
Figure BDA0002762940900000046
—第j个能源用户的故障时长；
采用如下公式获取系统能源缺供量EIES：
Figure BDA0002762940900000047
Figure BDA0002762940900000048
—能源用户j的能源缺供量；
采用如下公式获取系统能源供应可靠度：
Figure BDA0002762940900000049
Figure BDA00027629409000000410
—用户j的能源总需求量。
第二方面，本发明提供了一种基于状态耦合矩阵的能源互联系统可靠性评估装置，包括：
模型构建模块：用于构建能源互联系统模型，所述的能源互联系统模型包括能源支路集合、能源节点集合、用户能源需求集合、能源供应用户范围集合、能源供应传输支路范围集合以及能源节点供应矩阵；
耦合矩阵构建模块：用于建立能源互联系统状态耦合矩阵，基于所述能源互联系统节点支路关联矩阵以及所述能源互联系统模型构建能源系统状态耦合矩阵；
评价模块：用于获取能源互联系统可靠性指标，基于所述能源系统状态耦合矩阵获取能源互联系统可靠性指标评价结果。
本发明实施例带来了以下有益效果：本发明提供了一种基于状态耦合矩阵的能源互联系统可靠性评估方法及装置，涉及电力系统评估的技术领域所述方法包括：构建能源互联系统模型，能源互联系统模型包括能源支路集合、能源节点集合、用户能源需求集合、能源供应用户范围集合、能源供应传输支路范围集合以及能源节点供应矩阵；建立能源互联系统状态耦合矩阵，基于能源互联系统节点支路关联矩阵以及能源互联系统模型构建能源系统状态耦合矩阵；获取能源互联系统可靠性指标，基于能源系统状态耦合矩阵获取能源互联系统可靠性指标评价结果。本发明提供的发明和装置提供了存在复杂耦合关系的能源互联系统可靠性评估方法，为能源互联系统对用户用能的可靠供应能力评价提供依据。
本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种基于状态耦合矩阵的能源互联系统可靠性评估方法流程图；
图2为本发明实施例提供的一种基于状态耦合矩阵的能源互联系统可靠性评估方法能源系统算例图；
图3为本发明实施例提供的一种基于状态耦合矩阵的能源互联系统可靠性评估方法能源节点供应矩阵图；
图4为本发明实施例提供的一种基于状态耦合矩阵的能源互联系统可靠性评估方法能源互联系统节点支路关联矩图；
图5为本发明实施例提供的一种基于状态耦合矩阵的能源互联系统可靠性评估方法能源供应节点1的能源供应路径图；
图6为本发明实施例提供的一种基于状态耦合矩阵的能源互联系统可靠性评估方法能源供应节点1的支路故障影响矩阵图；
图7为本发明实施例提供的一种基于状态耦合矩阵的能源互联系统可靠性评估方法能源供应节点1的能源停供量矩阵；
图8为本发明实施例提供的一种基于状态耦合矩阵的能源互联系统可靠性评估方法能源系统状态耦合矩阵。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
目前，亟需提出一种考虑不同能源复杂耦合关系的能源互联系统可靠性评估方法，综合客观评价能源互联系统对用户用能的可靠供应能力，基于此，本发明实施例提供的一种基于状态耦合矩阵的能源互联系统可靠性评估方法及装置，以针对不同能源的复杂耦合关系提供能源互联系统可靠性评估方法，为能源互联系统对用户用能的可靠供应能力评价提供依据。
为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种基于状态耦合矩阵的能源互联系统可靠性评估方法进行详细介绍。
实施例一：
本发明实施例一提供了一种基于状态耦合矩阵的能源互联系统可靠性评估方法，包括：
构建能源互联系统模型，所述的能源互联系统模型包括能源支路集合、能源节点集合、用户能源需求集合、能源供应用户范围集合、能源供应传输支路范围集合以及能源节点供应矩阵；
具体的，采用如下公式构建能源支路集合、能源节点集合：
从数字1开始，为系统中每个节点和传输支路编号，形成能源互联系统的能源传输支路集合L[1,2,…,i,…,NL]和能源节点集合B[1,2,…,j,…,NB]，支路负责传输能源，节点为能源供应或消耗点，其中NL和NB分别为系统中支路和节点的总数量。定义能源供应节点集合E，将所有为用户提供能源的节点形成集合E[ek|k∈B,k为能源供应节点]。定义用户用能需求集合P，将集合B中消耗能源的用户归并为一个集合，P[loadj|j∈B,j为用户节点]，集合中的元素loadi为该用户能源需求功率；
采用如下方式构建能源供应用户范围集合以及能源供应传输支路范围集合：
对前述建立的集合E中的每一个能源供应节点k，建立一个能源供应用户范围集合Sk，集合中的元素为该能源节点所供给的所有能源用户节点。Sk[j|j∈B,节点k满足用户j的能源需求]。同理，Tk中储存能源节点k所能覆盖到的所有能源传输支路，Tk[i|i∈L,节点k供应支路i能源]；
采用如下方式构建能源节点供应矩阵：
建立能源节点的供应矩阵U，矩阵行编号k为能源供应节点编号，列编号j为能源用户节点编号。矩阵中的元素ukj取值为能源节点k对负荷节点j的能源供应功率；
建立能源互联系统节点支路关联矩阵，基于所述能源互联系统节点支路关联矩阵以及所述能源互联系统模型构建能源系统状态耦合矩阵；
具体的，采用如下方式构建能源系统状态耦合矩阵：
1)建立能源互联系统的节点支路关联矩阵Q，矩阵行编号为能源互联系统的节点编号，列编号为能源互联系统的支路编号。矩阵中的元素qij为0、1或-1,。节点i为支路j的起点，则元素取1，节点i为支路j的终点，则元素取-1。其他情况取0。
2)为每个能源供应节点k建立能源供应路径矩阵。基于节点支路关联矩阵Q，删除Q中对应的能源供应节点i的行向量，对矩阵求逆，并对矩阵中所有元素取绝对值，得到该能源节点对用户节点的能源供应路径矩阵Wk。矩阵中的元素wij为0或1。wij为1，表示能源支路i故障将导致能源节点k对用户节点j的供能中断，导致用户能源停供。wij为0，表示能源支路i故障对用户节点j的供能无影响。设能源供应节点共有K个，则共可以得到K个能源供应路径矩阵Wk；
3)建立支路故障影响矩阵：
此步骤用于将不属于能源节点k供应范围内的负荷节点所对应的矩阵Wk的列向量置为零向量：
具体采用如下公式获取支路故障影响矩阵：
Figure BDA0002762940900000091
i—能源供应支路编号；
Fi k—支路故障影响矩阵的第i行向量；
j—负荷节点编号；
Fj k—支路故障影响矩阵的第j列向量；
Wi k—能源节点k的能源供应路径矩阵的第i行向量；
Wj k—能源节点k的能源供应路径矩阵的第j列向量；
Sk—能源供应范围集合；
Tk—能源供应传输支路范围集合；
基于所述支路故障影响矩阵Fk，采用如下方式构建能源停供量矩阵；
Figure BDA0002762940900000092
Gj k—能源节点k的能源停供量矩阵的第j列向量；
ukj—能源节点k对负荷节点j的能源供应功率；
采用如下公式构建能源系统状态耦合矩阵：
Figure BDA0002762940900000093
A—故障停供影响耦合矩阵；
B—故障停供量耦合矩阵。
获取能源互联系统可靠性指标，基于所述能源系统状态耦合矩阵获取能源互联系统可靠性指标评价结果。
优选的，所述获取能源互联系统可靠性指标，基于所述能源系统状态耦合矩阵获取能源互联系统可靠性指标评价结果的步骤包括：
采用如下公式获取用户故障频率
Figure BDA0002762940900000101
Figure BDA0002762940900000102
λL—NL个能源传输支路的故障率；
aj—故障停供影响耦合矩阵A中对应用户编号j的列向量；
采用如下公式获取用户故障持续时间
Figure BDA0002762940900000103
Figure BDA0002762940900000104
uL—NL个能源传输支路的故障持续时间；
采用如下公式获取用户能源缺供量
Figure BDA0002762940900000105
Figure BDA0002762940900000106
bj—故障停供量耦合矩阵B中对应用户编号j的列向量；
采用如下公式获取能源用户的用能可靠度
Figure BDA0002762940900000107
Figure BDA0002762940900000108
采用如下公式获取系统故障频率FIES：
Figure BDA0002762940900000109
Figure BDA00027629409000001010
—第j个能源用户的故障频率；
mIES,j—能源用户j的用户数量；
MIES—能源系统的总用户数；
采用如下公式获取系统故障持续时间DIES：
Figure BDA00027629409000001011
Figure BDA00027629409000001012
—第j个能源用户的故障时长；
采用如下公式获取系统能源缺供量EIES：
Figure BDA0002762940900000111
Figure BDA0002762940900000112
—能源用户j的能源缺供量；
采用如下公式获取系统能源供应可靠度：
Figure BDA0002762940900000113
Figure BDA0002762940900000114
—用户j的能源总需求量。
实施例二：
本发明实施例二提供了一种基于状态耦合矩阵的能源互联系统可靠性评估装置，包括：
模型构建模块：用于构建能源互联系统模型，所述的能源互联系统模型包括能源支路集合、能源节点集合、用户能源需求集合、能源供应用户范围集合、能源供应传输支路范围集合以及能源节点供应矩阵；
耦合矩阵构建模块：用于建立能源互联系统状态耦合矩阵，基于所述能源互联系统节点支路关联矩阵以及所述能源互联系统模型构建能源系统状态耦合矩阵；
评价模块：用于获取能源互联系统可靠性指标，基于所述能源系统状态耦合矩阵获取能源互联系统可靠性指标评价结果。
实施例三：
附图2所示的系统，为电力系统、天然气供气系统、供热系统耦合的能源互联系统。设能源支路①～④的故障率为3次/年，故障修复时间为2小时；能源支路⑤～⑧的故障率为2.5次/年，故障修复时间为1.5小时；能源支路⑨～的故障率为4次/年，故障修复时间为3小时。则能源支路故障率向量为[3,3,3,3,2.5,2.5,2.5,2.5,4,4,4,4]，能源支路故障持续时间向量为[2,2,2,2,1.5,1.5,1.5,1.5,3,3,3,3]。
按照前式计算能源用户可靠性指标，如表1所示：
表1实例中的能源用户可靠性指标
Figure BDA0002762940900000121
表2实例中的能源互联系统可靠性指标
Figure BDA0002762940900000122
本发明具有如下优点：
由于能源互联系统具有复杂多样的能源耦合环节，不同能源之间通过网络耦合节点实现不同能源形式的转换，单一种类的能源供应系统可靠性评估方法并不能完全适用于能源互联系统。本发明通过建立状态耦合矩阵来描述能源互联系统中的耦合节点在系统发生故障时的状态变化，可准确刻画不同元件故障时，耦合环节对用户用能的影响，并基于简单矩阵代数运算即可计算系统可靠性指标，避免了繁琐的能源耦合状态分析和故障枚举过程，提升了可靠性计算效率。且简单的矩阵代数运算形式可清晰展示系统不同位置的故障对用户影响程度的大小，利于能源互联系统的可靠性薄弱环节分析。
除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对步骤、数字表达式和数值并不限制本发明的范围。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
另外，在本发明实施例的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (3)

1.一种基于状态耦合矩阵的能源互联系统可靠性评估方法，其特征在于，包括：
构建能源互联系统模型，所述的能源互联系统模型包括能源支路集合、能源节点集合、用户能源需求集合、能源供应用户范围集合、能源供应传输支路范围集合以及能源节点供应矩阵；
建立能源互联系统状态耦合矩阵，基于所述能源互联系统节点支路关联矩阵以及所述能源互联系统模型，构建能源系统状态耦合矩阵；
获取能源互联系统可靠性指标，基于所述能源系统状态耦合矩阵获取能源互联系统可靠性指标评价结果；
采用如下公式获取支路故障影响矩阵：
Figure FDA0003833723760000011
i—能源系统供应支路编号；
Fi k—支路故障影响矩阵的第i行向量；
j—负荷节点编号；
Fj k—支路故障影响矩阵的第j列向量；
Wi k—能源节点k的能源供应路径矩阵的第i行向量；
Wj k—能源节点k的能源供应路径矩阵的第j列向量；
Sk—能源供应用户范围集合；
Tk_—能源供应传输支路范围集合；
基于所述支路故障影响矩阵Fk采用如下方式构建能源停供量矩阵；
Figure FDA0003833723760000012
Gj k—能源节点k的能源停供量矩阵的第j列向量；
ukj—能源节点k对负荷节点j的能源供应功率；
采用如下公式构建能源系统状态耦合矩阵：
Figure FDA0003833723760000021
A—故障停供影响耦合矩阵；
B—故障停供量耦合矩阵。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取能源互联系统可靠性指标，基于所述能源系统状态耦合矩阵获取能源互联系统可靠性指标评价结果的步骤包括：
采用如下公式获取用户故障频率
Figure FDA0003833723760000022
Figure FDA0003833723760000023
λL—NL个能源传输支路的故障率；
aj—故障停供影响耦合矩阵A中对应用户编号j的列向量；
采用如下公式获取用户故障时间
Figure FDA0003833723760000024
Figure FDA0003833723760000025
uL—NL个能源传输支路的故障维修时间；
采用如下公式获取用户能源缺供量
Figure FDA0003833723760000026
Figure FDA0003833723760000027
bj—故障停供量耦合矩阵B中对应用户编号j的列向量；
采用如下公式获取能源用户的用能可靠度
Figure FDA0003833723760000028
Figure FDA0003833723760000029
loadj—用户j的能源需求功率；
采用如下公式获取系统故障频率FIES：
Figure FDA0003833723760000031
Figure FDA0003833723760000032
—第j个能源用户的故障频率；
mIES,j—能源用户j的用户数量；
MIES—系统中能源用户的总户数；
采用如下公式获取系统故障持续时间DIES：
Figure FDA0003833723760000033
Figure FDA0003833723760000034
—第j个能源用户的故障时长；
采用如下公式获取系统能源缺供量EIES：
Figure FDA0003833723760000035
Figure FDA0003833723760000036
—能源用户j的能源缺供量；
采用如下公式获取系统能源供应可靠度：
Figure FDA0003833723760000037
Figure FDA0003833723760000038
—用户j的能源总需求量。
3.一种基于状态耦合矩阵的能源互联系统可靠性评估装置，用于实现权利要求1所述的方法，其特征在于，包括：
模型构建模块：用于构建能源互联系统模型，所述的能源互联系统模型包括能源支路集合、能源节点集合、用户能源需求集合、能源供应用户范围集合、能源供应传输支路范围集合以及能源节点供应矩阵；
耦合矩阵构建模块：用于建立能源互联系统状态耦合矩阵，基于所述能源互联系统节点支路关联矩阵以及所述能源互联系统模型，构建能源系统状态耦合矩阵；
评价模块：用于获取能源互联系统可靠性指标，基于所述能源系统状态耦合矩阵获取能源互联系统可靠性指标评价结果。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113487176B (zh) * 2021-07-02 2022-08-16 天津大学 基于故障关联矩阵的园区综合能源系统可靠性计算方法
CN114048942B (zh) * 2021-10-08 2024-03-01 国电南瑞科技股份有限公司 Ies-cps系统信息-物理组合预想故障生成方法、装置、存储介质及计算设备
CN114266170B (zh) * 2021-12-31 2023-11-03 深圳市爱路恩济能源技术有限公司 一种燃气输配管网中气源供应范围识别方法和装置

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108038594A (zh) * 2017-11-24 2018-05-15 国网北京市电力公司 能源系统可靠性指标的确定方法及装置、存储介质
CN109934486A (zh) * 2019-03-11 2019-06-25 长沙理工大学 一种提取故障耦合传播过程中多能流负荷裕度演变及其交互特征的方法
CN110245819A (zh) * 2019-03-06 2019-09-17 华北电力大学 一种多能源互联系统的能效评估方法
CN111798111A (zh) * 2020-06-27 2020-10-20 上海交通大学 一种综合能源系统供能可靠性评估方法及计算机系统

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10545821B2 (en) * 2017-07-31 2020-01-28 Hewlett Packard Enterprise Development Lp Fault-tolerant dot product engine

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108038594A (zh) * 2017-11-24 2018-05-15 国网北京市电力公司 能源系统可靠性指标的确定方法及装置、存储介质
CN110245819A (zh) * 2019-03-06 2019-09-17 华北电力大学 一种多能源互联系统的能效评估方法
CN109934486A (zh) * 2019-03-11 2019-06-25 长沙理工大学 一种提取故障耦合传播过程中多能流负荷裕度演变及其交互特征的方法
CN111798111A (zh) * 2020-06-27 2020-10-20 上海交通大学 一种综合能源系统供能可靠性评估方法及计算机系统

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