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申请/专利权人：国网甘肃省电力公司甘南供电公司
摘要：本发明属于电力系统数据异常分析方法领域，具体为一种基于故障树模型的电力系统数据异常成因分析方法。该方法首先收集和清洗历史异常事件数据，然后对数据进行分类和统计，构建映射表以识别各种成因。接着，定义顶上事件，识别中间和基本事件，并使用逻辑门明确事件间的逻辑关系，构建故障树模型。通过布尔代数化简和最小割集分析进行定性分析，进而计算异常链概率并进行定量分析，最终确定电力系统异常的主要原因，并为风险缓解提供依据。这种方法提高了电力系统异常分析的准确性和效率，有助于提升系统的可靠性和安全性。
主权项：1.一种基于故障树模型的电力系统数据异常成因分析方法，其特征在于，包括：收集整理历史电力系统异常事件下的电力异常数据，并根据电力异常数据类型进行分类处理，形成映射表；其中，分类的类别包括：技术与设备因素、操作与维护因素、自然与环境因素、政策与法规因素、市场需求与供应链因素和外部干扰因素；基于映射表，分析形成顶上事件、中间事件和基本事件，构建故障树模型；列出故障树模型的结构函数，使用布尔代数化简法对结构函数进行化简，求解最小割集，确定顶上事件所有的异常链，对故障树模型进行定性分析；其中，故障树模型的结构函数为： φX是顶上事件的结构函数；k是中间事件的数量；mi是中间事件所涉及的基本事件数量；Bij表示基本事件，其中i表示中间事件的索引，j表示该中间事件下的基本事件索引；∧表示AND逻辑门；∨表示OR逻辑门；x1，y1，x2，y2均为状态变量，仅取1值或0值，当x1＝1时，y1＝0，当x1＝0时，y1＝1，当x2＝1时，y2＝0，当x2＝0时，y2＝1；计算每条异常链的概率，即每个最小割集的发生概率，按概率从大到小进行排序，筛选出概率前50％大的异常链，作为电力系统数据异常发生的主要原因链；其中，每条异常链的概率，即每个最小割集的发生概率的计算公式为： 其中，PBr是第r个最小割集的发生概率，Ejm是第j层第m个事件，h是最小割集中包含的事件总层数；分类计算最小割集间没有重复的基本事件和有重复的基本事件对应的顶上事件的概率，对故障树模型进行定量分析。
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