CN115081247A - 一种基于贝叶斯网络的热力系统可靠性评估方法 - Google Patents

一种基于贝叶斯网络的热力系统可靠性评估方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于贝叶斯网络的热力系统可靠性评估方法，包括以下步骤：S1、建立热力系统贝叶斯网络逻辑关系模型；S2、计及热惯性延迟的热力系统贝叶斯网络时序模拟过程；进行时序模拟时，假设热源供应充足并且处于正常状态，并且各元件设备均处于正常状态，则在任意时刻均能满足热负荷需求；当元件故障时，需要计及热网传输延时及其终端热惰性，以此反映热负荷点的状态；S3、对基于贝叶斯网络时序模拟的热力系统进行可靠性评估。本发明采用上述基于贝叶斯网络的热力系统可靠性评估方法，在考虑热惯性延迟的前提下采用分时段的方法，提出的推理算法不但能进行正向推理计算系统可靠性指标，且能反向推理能识别系统可靠性的薄弱环节。

Description

一种基于贝叶斯网络的热力系统可靠性评估方法
技术领域
本发明涉及一种热力能源技术，尤其涉及一种基于贝叶斯网络的热力系统可靠性评估方法。
背景技术
热力系统是保障人们生产和生活的重要基础设施，也是重要的生命线系统。热力管道及其构成的管网系统是连接热源与热用户的重要组成部分，同时也是供热系统可靠性的薄弱环节。作为运行和规划的基础，开展可靠性评估对推动热力系统的发展具有重要的意义。
目前，对于电力系统进行可靠性分析时，电能供应中断即意味不能满足电负荷需求，认为出现供电故障。由于热能流与电能的传输速度不同，系统运行特性不同于电力系统，热网传输及负荷的热惯性特性使得系统内存在动态热响应过程，系统可靠性评估模型和方法将发生改变。如何分析从能源到负荷的复杂功率分配关系，建立反映热力系统热惯性的逻辑关系模型，如何定量评估系统的可靠性水平并识别系统可靠性的薄弱环节，这些都是迫切需要解决的问题。
现有技术方案一：
CN201911295513.9一种多源互补城市热网的可靠性评估及优化方法，浙江大学。
其公开了一种多源互补城市热网的可靠性评估及优化方法，用于评估和优化热网元件故障后的恢复策略。为了量化可靠性，将其理解为允许其从供热不足状态(元件故障)恢复到标准水平的正常操作条件的热网的属性，定义了一组评估度量。考虑多维可靠性度量，包括响应时间元件，元件故障率和恢复弹性等。首先根据热网的结构参数建立热网模型，针对城市热网进行热工水力计算，根据网络的拓扑结构和各个元件的可靠性信息提出可靠性指标，其次基于时序蒙特卡洛计算给定时间尺度下的权重函数，并定义多热源城市热网的恢复弹性指标，最后根据可靠性、恢复弹性、恢复成本，建立热网多目标可靠性优化算法，用于指导和实现多能互补背景下的热网优化调度。
现有技术方案二:
202210029104.X计及热网延时和居民承受力的城市供能可靠性监测方法，天津大学。
其公开了一种计及热网延时和居民承受力的城市供能可靠性监测方法，包括：根据城市能源系统结构和初始运行条件，构建城市能源系统准稳态模型；结合城市能源系统结构和状态枚举技术，获取城市供能可靠性监测需要的系统故障状态空间集；将供热系统故障前后的条件输入到城市能源系统准稳态仿真模型，得到电-气-热系统故障前后状态，以及供热系统和建筑物温度变化过程；根据人体对建筑物室内温度舒适度和安全约束，构建广义负荷损失分段计量权重，并计算融合能源供应和人体温度接受度的等效负荷损失；结合不同故障发生概率和负荷损失，计算可靠性指标，即期望缺供能源服务。
上述两个方案都对热力系统进行可靠性性评估时存在以下问题：(1)未能精确描述热负荷点的状态。(2)未深刻揭示系统内各元件及其参数对系统整体可靠性的影响，难以有效地识别钳制系统可靠性的瓶颈环节。
本发明提升了可靠性监测精度和结果的合理性，填补了传统城市供能可靠性监测中对于低温环境影响下用户生命安全考量的缺失。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于贝叶斯网络的热力系统可靠性评估方法，在考虑热惯性延迟的前提下采用分时段的方法，提出的推理算法不但能进行正向推理计算系统可靠性指标，且能反向推理能识别系统可靠性的薄弱环节。
为实现上述目的，本发明提供了一种基于贝叶斯网络的热力系统可靠性评估方法，包括以下步骤：
S1、建立热力系统贝叶斯网络逻辑关系模型；
S10、确定热力系统贝叶斯网络结点的类型，对应热力系统与贝叶斯网络结点的关系；
S11、建立热力系统的贝叶斯网络动态-延迟逻辑关系模型；
S2、计及热惯性延迟的热力系统贝叶斯网络时序模拟过程；
进行时序模拟时，假设热源供应充足并且处于正常状态，并且各元件设备均处于正常状态，则在任意时刻均能满足热负荷需求；当元件故障时，需要计及热网传输延时及其终端热惰性，以此反映热负荷点的状态；且在每个模拟时间段内，根据元件状态分析热负荷点的状态并考虑热惯性延迟，依次分析划定的时间段内计算正常时长和故障时长；
S3、对基于贝叶斯网络时序模拟的热力系统进行可靠性评估。
优选的，步骤S10具体包括以下步骤：
热力系统的元件对应贝叶斯网络的元件节点，热力系统的热负荷点对应贝叶斯网络的负荷结点，热力系统对应贝叶斯网络的系统节点。
优选的，步骤S11具体包括以下步骤：
从热力系统的热负荷点出发，按照前向遍历原则，将与热负荷点有关系的元件均表示成元件结点变量，结点变量均设定为正常和故障两种状态，其中，0表示故障状态，1表示正常状态；
当与热负荷点串联的热力系统元件存在故障时，计及热网传输延时及其终端热惰性，以热力终端温度变化来反映热负荷点的用能状态，如果在修复时间内，热负荷点温度未低于最低标准温度，则认为该热负荷点处于正常状态；否则处于故障状态。
优选的，步骤S2具体包括以下步骤：
S20、设定热力系统内各元件均为两状态模型，在n个模拟时间段内进行着正常和故障两种状态的交替过程，假设每一元件的状态持续时间均服从指数分布，计算热力系统中各元件在模拟时间段内正常状态持续时间tn和修复状态持续时间tr：
Figure BDA0003753160070000041
Figure BDA0003753160070000042
式中，f0(t)和f1(t)为(0，1)区间均匀分布的随机数，MTTF为元件的平均正常状态时间，MTTR为元件的平均修复时间，λR指元件的故障率，μR指元件的修复率；
S21、进入第1个最小持续时间段T1min，在第1个最小持续时间段T1min，即0-t1时间段内，根据元件之间的关系，分析热负荷点的状态及持续时间；
假定各元件均处于正常状态，则热负荷点的状态为正常状态，正常状态持续时间为T1min并累积正常状态次数加1，且由于受外界环境对传热过程的影响，负荷点的温度由初始温度Tin开始增加，直到达到最大值Tmax；
S22、进入第2个最小持续时间段T2min，分析第2个最小持续时间段T2min，即t1-t2时段内，根据元件之间的关系，分析热负荷点的状态及持续时间；
假定某热负荷点关联的一元件出现故障，热能中断，因此该时间段T2min即为元件故障恢复时间；
由于管道仍有热水流过，计算热水流经管道的时间：
tc＝Li/v (3)
式中，Li为故障管道i的长度，v为热水流速；
由于管道仍有热水流过，Tmax温度在t1时刻保持不变，且热负荷点与外界环境不断交换热量，故温度逐步降低，计算计算出室内温度Tmax变化至最低标准温度Ts所需时间tp：
Figure BDA0003753160070000051
式中，Ten为室外环境温度，χ为热储备系数；
比较该时段内，故障恢复时间T2min和允许温变时间tp+tc，确定该时间段内负荷点的状态：
若T2min≤tp+tc，则恢复供能时刻热负荷点处室温未偏离标准温度范围，认为该热负荷点处于正常状态；
若T2min＞tp+tc，表示在修复时间内，室内温度逐渐下降到最低标准温度Ts以下，该温度用Ta表示，参照公式4，可得公式5：
Figure BDA0003753160070000052
求得此时Ta的表达式为：
Figure BDA0003753160070000053
可知，在t1-t2时段内，热负荷点的状态分为两部分：在t1-t1时间段内热负荷点为正常状态且正常状态持续时间为tp+tc，在该时间段累计正常次数1次；在t1”-t2时间段，即T2min-tp-tc为故障时间段，在该时间段累计故障次数1次；
S23、进入第3个最小持续时间段T3min，分析第2个最小持续时间段T3min，即t2-t3时段内，根据元件之间的关系，分析热负荷点的状态及持续时间；
设定在t2时刻，步骤S23中的故障元件修复，处于正常状态，此时热力系统供能恢复；
在t2时刻，热水流经管道，计算流经时间为tc＝Li/v；
则在t2-t'2段时间内，热水从管道首端开始流过，由于管道刚修复，在热惯性影响下热负荷点温度不会立即恢复到室温范围，故用户端温度Ta保持不变；
直至在t'2时刻，热水到达该管道末端，此时温度从Ta逐渐上升到最低标准温度Tmin，设经历的时间用tu表示，利用热力学能量守恒定律建立温度恢复时间的求解模型：
Figure BDA0003753160070000061
而后，在t”2-t3时间段，温度由Ts上升，直到t3时刻；
因此，在第3个最小时间段T3min内，用户故障持续时间为tc+tu，即t2-t”2时间段，此时用户正常状态持续时间为T3min-tc-tu；
且在t3时刻，设用户温度此时上升到Tb，由公式：
Figure BDA0003753160070000062
求得，Tb的表达式为：
Figure BDA0003753160070000063
因此，在t2-t3时段内，热负荷点的状态分为两部分：在t2-t”2时间段内热负荷点为故障状态，热负荷点故障状态持续时间为tc+tu，在该时间段累计故障次数1次；在t”2-t3时间段，即T3min-tu-tc为正常时间段，在该时间段累计正常次数1次；
整理用户故障持续时间为：T2min-tp-tc+tc+tu＝T2min-tp+tu，即t”1-t”2时间段；
S24、直至进入第n个时间段Tnmin，分析第n个时间段Tnmin，即tn-1-tn时段内，同样的，根据元件之间的关系，分析热负荷点的状态及持续时间。
优选的，步骤S3具体包括以下步骤：
S31、数据初始化；
S32、设定热力系统内部各元件均为正常、故障两状态模型，对于每一元件的状态进行时序模拟，找到最小持续时间Tmin；
S33、在最小时间段Tmin内，根据步骤S1得到的热力系统贝叶斯网络逻辑关系模型以及步骤S2得到的时序模拟，判断热负荷结点的状态；
S34、累计各最小持续时间Tmin内的故障时间和故障次数，然后对于所有热负荷点，根据热负荷结点与系统结点之间的因果关系，分析并计算系统结点在Tmin内的状态与对应的时间；
S35、产生下一次各元件状态及持续时间，重复3-5过程，直至循环次数大于给定值，通过累计若干个最小持续时间Tmin内的系统故障时间、系统总模拟时间、次数参数，计算在该时段内的热力系统的可靠性指标。
优选的，步骤S3后还包括以下步骤：
S4、在给定置信概率及计算精度下，判断是否满足收敛判据，若是则进入步骤S5，否则返回步骤S33；
S6、通过累计各元件的故障时间以及系统的故障时间，计算系统故障时各个元件故障的条件概率。
优选的，系统故障时各个元件故障的条件概率的计算公式如下：
Figure BDA0003753160070000071
本发明的有益效果如下：
1.针对热力系统传输延时及终端热惰性，建立了“动态-延迟”逻辑关系模型，可靠性更高。
2.采用分时段的方法，对比分析了计及热惯性延迟以及不考虑热惯性延迟的的热力系统贝叶斯网络时序模拟过程，更为精确的表征了负荷点的状态。
3.提出了适用于热力系统的贝叶斯网络时序模拟推理算法，采用提出的推理算法不但能进行正向推理，计算系统可靠性指标，而且通过反向推理能识别系统可靠性的薄弱环节。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
图1为本发明的实施例一种基于贝叶斯网络的热力系统可靠性评估方法的故障分析图；
图2为本发明的实施例一种基于贝叶斯网络的热力系统可靠性评估方法的逻辑流程图；
图3为本发明的实施例一种基于贝叶斯网络的热力系统可靠性评估方法的“动态-延迟”逻辑关系模型图。
具体实施方式
以下将结合附图对本发明作进一步的描述，需要说明的是，本实施例以本技术方案为前提，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围并不限于本实施例。
图1为本发明的实施例一种基于贝叶斯网络的热力系统可靠性评估方法的故障分析图，图2为本发明的实施例一种基于贝叶斯网络的热力系统可靠性评估方法的逻辑流程图，如图1和图2所示，本发明公开了一种基于贝叶斯网络的热力系统可靠性评估方法，包括以下步骤：
S1、建立热力系统贝叶斯网络逻辑关系模型；
S10、确定热力系统贝叶斯网络结点的类型，对应热力系统与贝叶斯网络结点的关系；
优选的，步骤S10具体包括以下步骤：
热力系统的元件对应贝叶斯网络的元件节点，热力系统的热负荷点对应贝叶斯网络的负荷结点，热力系统对应贝叶斯网络的系统节点。
本实施例中，热力系统主要由热源、管道、阀门及补偿器组成。
S11、建立热力系统的贝叶斯网络动态-延迟逻辑关系模型；
优选的，步骤S11具体包括以下步骤：
从热力系统的热负荷点出发，按照前向遍历原则，将与热负荷点有关系的元件(如管道、阀门、热源等元件)均表示成元件结点变量，结点变量均设定为正常和故障两种状态，其中，0表示故障状态，1表示正常状态；
与电力子系统不同，热力系统的用能本质是在一段时间内获得或保持一定温度，即允许温度在一定范围内波动，因此，用户对于供能中断的反馈具有热惯性和滞后性。也就是说，当与热负荷点串联的管道、阀门等元件或设备任一故障时，热负荷点并不一定处于故障状态。此时应计及热网传输延时及其终端热惰性，以热力终端温度变化来反映热负荷点的用能状态。因此将热力系统内元件与负荷点之间的关系命名为“动态-延迟”逻辑关系。
表2为动态-延迟逻辑关系模型的条件概率表
Figure BDA0003753160070000091
由表2可知，例如，在组合01的条件下，即元件中有1个故障，当与热负荷点串联的热力系统元件存在故障时，计及热网传输延时及其终端热惰性，以热力终端温度变化来反映热负荷点的用能状态，如果在修复时间内，热负荷点温度未低于最低标准温度，则认为该热负荷点处于正常状态；否则处于故障状态。因此负荷点的状态为{0，1}。
图3为本发明的实施例一种基于贝叶斯网络的热力系统可靠性评估方法的“动态-延迟”逻辑关系模型图，如图3所示，设热力系统A、B表示元件结点变量，C表示负荷点结点变量，这些结点均有正常和故障两种状态，其中0表示故障状态，1表示正常状态。当与热负荷点串联的管道、阀门等元件或设备任一故障时，热负荷点并不一定处于故障状态，此时应计及热网传输延时及其终端热惰性，以热力终端温度变化来反映热负荷点的用能状态。因此将热力系统内元件与负荷点之间的关系命名为“动态-延迟”逻辑关系。
S2、计及热惯性延迟的热力系统贝叶斯网络时序模拟过程；
进行时序模拟时，假设热源供应充足并且处于正常状态，并且各元件设备均处于正常状态，则在任意时刻均能满足热负荷需求；当元件故障时，需要计及热网传输延时及其终端热惰性，以此反映热负荷点的状态；且在每个模拟时间段内，根据元件状态分析热负荷点的状态并考虑热惯性延迟，依次分析划定的时间段内计算正常时长和故障时长；
优选的，步骤S2具体包括以下步骤：
S20、设定热力系统内各元件均为两状态模型，在n个模拟时间段内进行着正常和故障两种状态的交替过程，假设每一元件的状态持续时间均服从指数分布，计算热力系统中各元件在模拟时间段内正常状态持续时间tn和修复状态持续时间tr：
Figure BDA0003753160070000101
Figure BDA0003753160070000102
式中，f0(t)和f1(t)为(0，1)区间均匀分布的随机数，MTTF为元件的平均正常状态时间，MTTR为元件的平均修复时间，λR指元件的故障率，μR指元件的修复率；
S21、进入第1个最小持续时间段T1min，在第1个最小持续时间段T1min，即0-t1时间段内，根据元件之间的关系，分析热负荷点的状态及持续时间；
假定各元件均处于正常状态，则热负荷点的状态为正常状态，正常状态持续时间为T1min并累积正常状态次数加1，且由于受外界环境对传热过程的影响，负荷点的温度由初始温度Tin开始增加，直到达到最大值Tmax；
S22、进入第2个最小持续时间段T2min，分析第2个最小持续时间段T2min，即t1-t2时段内，根据元件之间的关系，分析热负荷点的状态及持续时间；
假定某热负荷点关联的一元件出现故障，热能中断，因此该时间段T2min即为元件故障恢复时间；
由于管道仍有热水流过，计算热水流经管道的时间：
tc＝Li/v (3)
式中，Li为故障管道i的长度，v为热水流速；
由于管道仍有热水流过，Tmax温度在t1时刻保持不变，且热负荷点与外界环境不断交换热量，故温度逐步降低，计算计算出室内温度Tmax变化至最低标准温度Ts所需时间tp：
Figure BDA0003753160070000111
式中，Ten为室外环境温度，χ为热储备系数(建筑物的蓄热性能)；
比较该时段内，故障恢复时间T2min和允许温变时间tp+tc，确定该时间段内负荷点的状态：
若T2min≤tp+tc，则恢复供能时刻热负荷点处室温未偏离标准温度范围，认为该热负荷点处于正常状态；
若T2min＞tp+tc，表示在修复时间内，室内温度逐渐下降到最低标准温度Ts以下，该温度用Ta表示，参照公式4，可得公式5：
Figure BDA0003753160070000112
求得此时Ta的表达式为：
Figure BDA0003753160070000113
可知，在t1-t2时段内，热负荷点的状态分为两部分：在t1-t”1时间段内热负荷点为正常状态且正常状态持续时间为tp+tc，在该时间段累计正常次数1次；在t”1-t2时间段，即T2min-tp-tc为故障时间段，在该时间段累计故障次数1次；
S23、进入第3个最小持续时间段T3min，分析第2个最小持续时间段T3min，即t2-t3时段内，根据元件之间的关系，分析热负荷点的状态及持续时间；
设定在t2时刻，步骤S23中的故障元件修复，处于正常状态，此时热力系统供能恢复；
在t2时刻，热水流经管道，计算流经时间为tc＝Li/v；
则在t2-t'2段时间内，热水从管道首端开始流过，由于管道刚修复，在热惯性影响下热负荷点温度不会立即恢复到室温范围，故用户端温度Ta保持不变；
直至在t'2时刻，热水到达该管道末端，此时温度从Ta逐渐上升到最低标准温度Tmin，设经历的时间用tu表示，利用热力学能量守恒定律建立温度恢复时间的求解模型：
Figure BDA0003753160070000121
而后，在t'2'-t3时间段，温度由Ts上升，直到t3时刻；
因此，在第3个最小时间段T3min内，用户故障持续时间为tc+tu，即t2-t”2时间段，此时用户正常状态持续时间为T3min-tc-tu；
且在t3时刻，设用户温度此时上升到Tb，由公式：
Figure BDA0003753160070000122
求得，Tb的表达式为：
Figure BDA0003753160070000123
因此，在t2-t3时段内，热负荷点的状态分为两部分：在t2-t”2时间段内热负荷点为故障状态，热负荷点故障状态持续时间为tc+tu，在该时间段累计故障次数1次；在t”2-t3时间段，即T3min-tu-tc为正常时间段，在该时间段累计正常次数1次；
整理用户故障持续时间为：T2min-tp-tc+tc+tu＝T2min-tp+tu，即t”1-t”2时间段；
S24、直至进入第n个时间段Tnmin，分析第n个时间段Tnmin，即tn-1-tn时段内，同样的，根据元件之间的关系，分析热负荷点的状态及持续时间。
为突出说明，图1还分析了不考虑建筑物热惯性延迟的热力系统内负荷点的状态。可知在0-t1段，负荷点为正常状态，累计正常状态次数1次。t1-t2段，由于有一个元件故障，因此，负荷点为故障状态，累计故障状态次数1次。t2-t3段，由于故障元件修复，两个元件均处于正常状态，因此负荷点为正常状态，累计正常状态次数1次。
从图1中可以看出，考虑热惯性与不考虑热惯性的负荷点评估结果是不同的。不考虑热惯性延迟的负荷点状态是突变的，而考虑热惯性延迟的负荷点状态，由于考虑了温度连续性，不会发生突变，因此热惯性延迟的模型更为精确。
S3、对基于贝叶斯网络时序模拟的热力系统进行可靠性评估。
优选的，步骤S3具体包括以下步骤：
S31、数据初始化；
本实施例中，设定置信概率α＝95％，系统平均供热不可用率指标ASUI的计算精度为ε＝10-6，构成独立广义事件的循环次数为20000。
S32、设定热力系统内部各元件均为正常、故障两状态模型，对于每一元件的状态进行时序模拟，找到最小持续时间Tmin；
S33、在最小时间段Tmin内，根据步骤S1得到的热力系统贝叶斯网络逻辑关系模型以及步骤S2得到的时序模拟，判断热负荷结点的状态；
S34、累计各最小持续时间Tmin内的故障时间和故障次数，然后对于所有热负荷点，根据热负荷结点与系统结点之间的因果关系，分析并计算系统结点在Tmin内的状态与对应的时间；
S35、产生下一次各元件状态及持续时间，重复3-5过程，直至循环次数大于给定值，通过累计若干个最小持续时间Tmin内的系统故障时间、系统总模拟时间、次数参数，计算在该时段内的热力系统的可靠性指标。
例如：该时段内平均供热不可用率指标ASUI等于系统的故障时间与系统总模拟时间的比值，用t1表示。
Figure BDA0003753160070000141
优选的，步骤S3后还包括以下步骤：
S4、在给定置信概率及计算精度下，判断是否满足收敛判据，若是则进入步骤S5，否则返回步骤S33；
S6、通过累计各元件的故障时间以及系统的故障时间，计算系统故障时各个元件故障的条件概率。
优选的，系统故障时各个元件故障的条件概率的计算公式如下：
Figure BDA0003753160070000142
因此，本发明采用上述基于贝叶斯网络的热力系统可靠性评估方法，在考虑热惯性延迟的前提下采用分时段的方法，提出的推理算法不但能进行正向推理计算系统可靠性指标，且能反向推理能识别系统可靠性的薄弱环节。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其进行限制，尽管参照较佳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：其依然可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而这些修改或者等同替换亦不能使修改后的技术方案脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (7)

1.一种基于贝叶斯网络的热力系统可靠性评估方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1、建立热力系统贝叶斯网络逻辑关系模型；
S10、确定热力系统贝叶斯网络结点的类型，对应热力系统与贝叶斯网络结点的关系；
S11、建立热力系统的贝叶斯网络动态-延迟逻辑关系模型；
S2、计及热惯性延迟的热力系统贝叶斯网络时序模拟过程；
进行时序模拟时，假设热源供应充足并且处于正常状态，并且各元件设备均处于正常状态，则在任意时刻均能满足热负荷需求；当元件故障时，需要计及热网传输延时及其终端热惰性，以此反映热负荷点的状态；且在每个模拟时间段内，根据元件状态分析热负荷点的状态并考虑热惯性延迟，依次分析划定的时间段内计算正常时长和故障时长；
S3、对基于贝叶斯网络时序模拟的热力系统进行可靠性评估。
2.根据权利要求1所述的一种基于贝叶斯网络的热力系统可靠性评估方法，其特征在于：步骤S10具体包括以下步骤：
热力系统的元件对应贝叶斯网络的元件节点，热力系统的热负荷点对应贝叶斯网络的负荷结点，热力系统对应贝叶斯网络的系统节点。
3.根据权利要求1所述的一种基于贝叶斯网络的热力系统可靠性评估方法，其特征在于：步骤S11具体包括以下步骤：
从热力系统的热负荷点出发，按照前向遍历原则，将与热负荷点有关系的元件均表示成元件结点变量，结点变量均设定为正常和故障两种状态，其中，0表示故障状态，1表示正常状态；
当与热负荷点串联的热力系统元件存在故障时，计及热网传输延时及其终端热惰性，以热力终端温度变化来反映热负荷点的用能状态，如果在修复时间内，热负荷点温度未低于最低标准温度，则认为该热负荷点处于正常状态；否则处于故障状态。
4.根据权利要求1所述的一种基于贝叶斯网络的热力系统可靠性评估方法，其特征在于：步骤S2具体包括以下步骤：
S20、设定热力系统内各元件均为两状态模型，在n个模拟时间段内进行着正常和故障两种状态的交替过程，假设每一元件的状态持续时间均服从指数分布，计算热力系统中各元件在模拟时间段内正常状态持续时间tn和修复状态持续时间tr：
Figure FDA0003753160060000021
Figure FDA0003753160060000022
式中，f0(t)和f1(t)为(0，1)区间均匀分布的随机数，MTTF为元件的平均正常状态时间，MTTR为元件的平均修复时间，λR指元件的故障率，μR指元件的修复率；
S21、进入第1个最小持续时间段T1min，在第1个最小持续时间段T1min，即0-t1时间段内，根据元件之间的关系，分析热负荷点的状态及持续时间；
假定各元件均处于正常状态，则热负荷点的状态为正常状态，正常状态持续时间为T1min并累积正常状态次数加1，且由于受外界环境对传热过程的影响，负荷点的温度由初始温度Tin开始增加，直到达到最大值Tmax；
S22、进入第2个最小持续时间段T2min，分析第2个最小持续时间段T2min，即t1-t2时段内，根据元件之间的关系，分析热负荷点的状态及持续时间；
假定某热负荷点关联的一元件出现故障，热能中断，因此该时间段T2min即为元件故障恢复时间；
由于管道仍有热水流过，计算热水流经管道的时间：
tc＝Li/v (3)
式中，Li为故障管道i的长度，v为热水流速；
由于管道仍有热水流过，Tmax温度在t1时刻保持不变，且热负荷点与外界环境不断交换热量，故温度逐步降低，计算计算出室内温度Tmax变化至最低标准温度Ts所需时间tp：
Figure FDA0003753160060000031
式中，Ten为室外环境温度，χ为热储备系数；
比较该时段内，故障恢复时间T2min和允许温变时间tp+tc，确定该时间段内负荷点的状态：
若T2min≤tp+tc，则恢复供能时刻热负荷点处室温未偏离标准温度范围，认为该热负荷点处于正常状态；
若T2min＞tp+tc，表示在修复时间内，室内温度逐渐下降到最低标准温度Ts以下，该温度用Ta表示，参照公式4，可得公式5：
Figure FDA0003753160060000032
求得此时Ta的表达式为：
Figure FDA0003753160060000033
可知，在t1-t2时段内，热负荷点的状态分为两部分：在t1-t″1时间段内热负荷点为正常状态且正常状态持续时间为tp+tc，在该时间段累计正常次数1次；在t″1-t2时间段，即T2min-tp-tc为故障时间段，在该时间段累计故障次数1次；
S23、进入第3个最小持续时间段T3min，分析第2个最小持续时间段T3min，即t2-t3时段内，根据元件之间的关系，分析热负荷点的状态及持续时间；
设定在t2时刻，步骤S23中的故障元件修复，处于正常状态，此时热力系统供能恢复；
在t2时刻，热水流经管道，计算流经时间为tc＝Li/v；
则在t2-t'2段时间内，热水从管道首端开始流过，由于管道刚修复，在热惯性影响下热负荷点温度不会立即恢复到室温范围，故用户端温度Ta保持不变；
直至在t'2时刻，热水到达该管道末端，此时温度从Ta逐渐上升到最低标准温度Tmin，设经历的时间用tu表示，利用热力学能量守恒定律建立温度恢复时间的求解模型：
Figure FDA0003753160060000041
而后，在t″2-t3时间段，温度由Ts上升，直到t3时刻；
因此，在第3个最小时间段T3min内，用户故障持续时间为tc+tu，即t2-t″2时间段，此时用户正常状态持续时间为T3min-tc-tu；
且在t3时刻，设用户温度此时上升到Tb，由公式：
Figure FDA0003753160060000042
求得，Tb的表达式为：
Figure FDA0003753160060000043
因此，在t2-t3时段内，热负荷点的状态分为两部分：在t2-t″2时间段内热负荷点为故障状态，热负荷点故障状态持续时间为tc+tu，在该时间段累计故障次数1次；在t″2-t3时间段，即T3min-tu-tc为正常时间段，在该时间段累计正常次数1次；
整理用户故障持续时间为：T2min-tp-tc+tc+tu＝T2min-tp+tu，即t″1-t″2时间段；
S24、直至进入第n个时间段Tnmin，分析第n个时间段Tnmin，即tn-1-tn时段内，同样的，根据元件之间的关系，分析热负荷点的状态及持续时间。
5.根据权利要求1所述的一种基于贝叶斯网络的热力系统可靠性评估方法，其特征在于：步骤S3具体包括以下步骤：
S31、数据初始化；
S32、设定热力系统内部各元件均为正常、故障两状态模型，对于每一元件的状态进行时序模拟，找到最小持续时间Tmin；
S33、在最小时间段Tmin内，根据步骤S1得到的热力系统贝叶斯网络逻辑关系模型以及步骤S2得到的时序模拟，判断热负荷结点的状态；
S34、累计各最小持续时间Tmin内的故障时间和故障次数，然后对于所有热负荷点，根据热负荷结点与系统结点之间的因果关系，分析并计算系统结点在Tmin内的状态与对应的时间；
S35、产生下一次各元件状态及持续时间，重复3-5过程，直至循环次数大于给定值，通过累计若干个最小持续时间Tmin内的系统故障时间、系统总模拟时间、次数参数，计算在该时段内的热力系统的可靠性指标。
6.根据权利要求5所述的一种基于贝叶斯网络的热力系统可靠性评估方法，其特征在于：步骤S3后还包括以下步骤：
S4、在给定置信概率及计算精度下，判断是否满足收敛判据，若是则进入步骤S5，否则返回步骤S33；
S6、通过累计各元件的故障时间以及系统的故障时间，计算系统故障时各个元件故障的条件概率。
7.根据权利要求6所述的一种基于贝叶斯网络的热力系统可靠性评估方法，其特征在于：系统故障时各个元件故障的条件概率的计算公式如下：
Figure FDA0003753160060000051
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