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摘要：本发明提供一种基于贝叶斯网络的城市电力安全稳定风险评估方法，包括对原始案例及其情景进行风险因素识别，形成城市电力安全稳定风险因素集；采用K‑means聚类算法分析筛选风险指标，构建城市电力安全稳定风险评估指标体系；通过AHP‑熵权法确定城市电力安全稳定风险评估指标体系各级指标权重并对其进行修正，根据指标隶属关系构建加权贝叶斯网络评估模型；进行加权贝叶斯网络模型参数学习，通过训练好的加权贝叶斯网络评估模型预测城市电力安全稳定风险的概率值。本发明采用改进后的加权贝叶斯网络进行风险评估，改善了贝叶斯网络条件独立性假设的前提，增强贝叶斯网络对风险评估适用性，提高了推理结果的准确性。
主权项：1.一种基于贝叶斯网络的城市电力安全稳定风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、通过多维情景空间方法对原始案例及其情景进行风险因素识别，形成城市电力安全稳定风险因素集；S2、采用K-means聚类算法分析筛选风险指标，构建城市电力安全稳定风险评估指标体系；S3、通过AHP-熵权法确定城市电力安全稳定风险评估指标体系各级指标权重并对其进行修正，根据指标隶属关系构建加权贝叶斯网络评估模型；S4、对城市电力安全稳定风险评估指标体系进行三角模糊数处理，然后进行加权贝叶斯网络模型参数学习，通过训练好的加权贝叶斯网络评估模型预测城市电力安全稳定风险的概率值。
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百度查询： 华南理工大学 一种基于贝叶斯网络的城市电力安全稳定风险评估方法
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