抽象性

分布资产风险评估是网络开发或维护规划决策过程中最重要的因素之一。决策过程面临不确定性,涉及技术、金融、安全、环境和其他操作问题,使标准风险评估技术不足概率不确定性要求在预测未来自然状态或某些参数值时适当数学建模和量化论文建议新方法对分布式网络资产进行多标准风险评估,基于影响图和模糊概率影响图被用来判定所有风险相关因素并描述这些因素的相互依存性疑似概率表示三角混淆数限制产生概率的可行性这种方法使不确定环境中的决策过程得以实现,对每种分配资产或资产构件进行影响评估方法示例分布变电站断路器维护策略选择

开工导 言

维护规划、开发和重建配送网络在配送网络资产管理中发挥着关键作用[一号,2..配送公司资产管理的主要问题之一是从下列行动中寻找最佳维护策略:在故障后不做或修复、大修或完全重置资产微量或大量维护等活动可以在固定时间段内完成或视资产条件而定,但问题正变得更加复杂,因为代用品必须依据数项标准评价[3..其中一些容易计量(成本和利润),而另一些则很难评价(公共舆论和故障后果)。

风险和不确定性还存在于决策过程中,无论是预设数据中(消费增速率、物价和偏向),还是商业环境决策因素中影响决策过程。最新方法之一是基于风险管理维护,评估设备故障风险和此种故障对系统产生的后果[4-6..风险量化后,可获取分配网络资产管理最高效策略和最优风险水平6..在所有这些做法中,风险定义为概率指数和网络失效后果组合

最优维护水平决策取决于数项性质不同的标准:i)技术标准二)经济标准三)健康和安全标准四)环境影响第五大类公共舆论和客户满意度委 员 会监管需求

数目和结构正在变化,视具体情况而定(立法、管理需求等),但这些基本属性可导出其他属性此外,资产管理问题在建模问题结构参数时正面临概率不确定性和不精确性,包括所需目标、约束和外部影响

各种概率不精确理论包括dempster-Shafer证据理论7,8一致性下调理论九九概率绑定分析10和模糊概率11..参数和主观概率的随机性常用区间概率或模糊集描述难以用点值概率建模不确定性时使用区间模糊概率:很少或根本没有信息评价信息时使用,或数个信息来源(传感器、单个专家集体决策)合并使用时使用[12..模糊建模可理解为区间建模扩展,模糊概率可描述概率的可能分布,表示个人对概率的信任度[13,14..

贝叶斯网络和感知图被用作大类工程问题方便工具,而固有不确定性则通过随机变量模糊化和/或前题和条件概率建模综合审查开发处理不精确概率解决各种工程问题15..模糊概率被视为区间概率扩展,强调不同方对等 级概率框各种工程分析使用最小最大运算符和扩展原理作为处理模糊信息的基础

贝叶斯网络不确定性体现两个源:解析事件(随机事件或不可控制变异)和认知性(即缺乏完全知识)。模糊概率归为几套模糊集,用语言术语表示:“极低”、“极低”、“中度等”。[16-19号..信息粒子受决策人的心理剖面影响极大

确定性例子中,替代物和后果直接与标准相关存在不确定性时,可能有许多结果可量化或定性描述(通过语言描述)。

贝叶斯网络、故障事件树常使用理解随机事件和结果并建模,新式描述图 即对问题的正式描述 计算机可处理 和简单易懂表示法正式效果图理论取自20码,21号与评价或解决基于贝叶斯网络的影响图

这项工作为分布网络风险评估引入新方法,该方法基础是扩展有模糊概率和不同效果评价的impact图风险评估分两步执行第一步使用影响图来确定所有相关因素,通过描述彼此依存关系和所有可能的替代决策来影响风险第二步中,每组特定风险值计算为风险因素发生及其后果组合主观概率表示信息粒子语言术语描述并建模三角模糊数

论文下一节介绍使用贝叶斯网络和多标准影响图的风险评估方法的两个步骤构建影响图并展示解决之道使用联合概率规则计算不同风险类别特定事件的风险内段3概念模糊概率解释4方法插图案例研究选择变压器变电站维护策略

二叉使用感知图进行风险评估

2.1.风险评估

风险评估作为风险管理过程的第一步,试图识别可能的故障事件,评价其后果,确定未来发生概率并减少有害后果通常定义事件相关风险E级定义为事件概率生成 及其后果 [22号,23号: 比较复杂关系值介绍实证缩放参数X级,Y并 显示在下文中24码: 计算风险值成为决定分配资产所要执行的行动时的一个关键因素然而,决策必须在极不确定的环境中作出论文中建议使用基于贝叶斯网络-不确定性风险评估决策图的新图形工具贝叶斯网络定义取续发后再开始风险评估方法

2.2.贝叶斯网络

贝叶斯网络用双向反循环图表示 .节点V级随机变量(事件)和链路E级节点间表示因果依赖从变量X到变量Y表示X可引起Y,或按BN术语,X为Y父系,Y为X子子系P级概率分布V级.离散随机变量 分配到结点变量表示有限自排状态并附加条件概率表注解,该条件概率表表示变量条件概率

简单贝叶斯网图一号带两个独立变量X_一号和X₂并依存变量Y表示风险评估术语中变量Y或事件性质每一种可能的概率

BN解决基于四种规则,包括条件独立性、联合概率、边际化和贝叶斯规则,分别以下文表达21号,22号..

条件独立性 联合概率 边际化规则 贝叶斯规则 使用表达式3)–(5)概率每一种可能的状态j大全出局N级可变状态Y级可确定性概率计算后,下步方法使用表达式计算风险一号)和(b)2)或泛泛化地: 内含风险,BN再扩展两个节点:结果节点C(Y)和风险值节点R下图2)

举例说,个人安全后果分级可用数值分级表示,表解一号.

风险值节点由n维数组表示,元素从(从)计算7)

2.3影响图

BN概论指Howard和Matheson提议的Ipt图21号工具简化建模分析决策树,不仅允许概率推理,还允许图形表示决策问题和BN相似,ID节点输入输出值以Bayesian定理为基础,允许用户用有限可用信息推理除概率节点BN外,ID还包含决策节点和工具节点,描述决策时可用信息,并描述变量对其他变量和决定的影响程度与显示更多路径细节决策树不同,ID显示变量间依赖性更清晰ID对创建计算机模型特别有用,计算机模型描述系统或描述决策人心理模型评估行为效果

ID尝试捕捉系统表示方式,通过数个图形符号向他人传递圆形描述外源变量(外部影响),其值不受先前决策影响矩形描述决策,中间变量描述内生变量,值计算为决策函数和其他变量概率节点表示随机变量由离散概率分布定义箭头显示变量间的影响,虚向箭头显示元素间传递的信息最后,值节点(一金刚石)是一个量化标准,表示优化主题简单示例ID显示图3.

估计和解决ID方法以贝叶斯定理为基础,可归为几类可用图形结构有效算法解决,像连接树25码..

图表节点用适当的模糊集表示时,ID可用模糊推理解解析26-28码..混淆套件常用技术是模糊推理系统,如Mamdani型推理构建ID模型风险评估的最后步骤是将不同风险因素汇总到单图中图中显示风险评估标识有2项标准:安全风险(S)和经济风险(E)4.

3级模糊概率

不确定和主观概率可以用不同词粒粒化,例如:不可能或怀疑,但我们会提请人们注意概率粒化的特殊形式,侧重于点值并带有固有不确定性:约30%,约75%等概率定义从语言概率的前题开始29-32码定义相似概率度量模糊概率

Klir报31号,32码引入概念模糊区间定义 概率粒子即正常模糊集 带α切除所有闭合子插件 .模糊概率表示 并可用语法表达方式表达: 去哪儿 , 并f级_一并g级_一严格增加右连续函数并严格减左连续实际值函数上头 积分P级_一表示所有 : 本文将调查三角模糊集支持-三角模糊数左侧和右界模糊集支持A级表示所有点集X级内X级中位数 .

考虑离散随机变量X级带值集 .假设随机变量概率P级高山市X级_一粗略估计三角混淆数 我们可以将这些模糊数字解读为模糊概率如下

定义一模糊数字 被称为模糊概率X级if有 即: 模数集P满足11if并仅在下列条件持有时[三十三: 如果只有两种模糊概率 并 ,并发 , 并 .让我们考虑一组模糊数字 .概率值间隔α-cut表示 .我们可以将这些模糊数字解读为模糊概率如下

定义2模糊数字 被称为模糊概率X级if for 并 有 即:

莱马3乱码数集FP系统满足度13)如果且仅在下列条件有效时:

证明充分条件.if前半 Lemma3挂起后 : 后,下表达式屏蔽 表达式显示存在 满足度13)
必要条件.if前半 Lemma3不握手,然后: 取X级_一原封 或 高山市13无法屏蔽
从两个极端例子中可拟出模糊概率替代定义 =0 =1

定义4模糊数字 被称为模糊概率X级if for 有 即: 贝叶斯网络用模糊数字替代点值概率30码定义BAYESA模糊概率 .补充法松散以扩展部分定义语言概率度量法,法医学统计中成功使用该方法29和风险分析18号..更多混淆贝叶斯方法的可能假想见[15使用非模糊算法高效重拟贝叶斯公式费时实施贝叶斯公式对应模糊版
标准算术运算符的模糊对应方使用扩展原理定义通过检查区间计算效果可生成这些运算符 -停机坪扩展运算符定义19号)使用圆算运算符扩展实算运算符

定义5面向所有 a,扩展运算符定义 从前定义看,2条模糊贝叶斯规则模拟经典crisp数关系运算符 表示运算符

模糊联合概率 模糊贝叶斯规则 基于全概率法则可加法法则22号)

模糊边际规则 最后,风险可计算出 可使用任何其他形式叠加性、倍增性或表单风险汇总函数影响图模糊概率将在维护策略选择简单案例研究上展示

4级案例研究

风险评估方法插图带低油路破解器分站决策必须围绕三种可能的替代方法:什么都不做,小干预或大修断路器替代物将由安全环境两个标准风险评估来评估两种标准都用风险评价,然后归并到一波图值节点中

双故障模式和电路断路器正常操作条件得到考虑:断路器操作条件(OK),故障关闭(Close),断路器不关闭电路对一个或多个极执行电流,断路器不打开电路中断电流下一年天气条件差时,网络条件因故障数增加而恶化,网络加载量增加,断层器将暴露于更严重的操作条件中因天气预报不确定,网络技术条件、网络最大需求功率(加载)和可能的故障模式等原因,专家推断的概率也不确定。按照模糊概率定义,表概率分数表示2.

环境条件和下一年全球天气预报先前模糊概率见表3.

条件概率表显示网络条件、断路故障模式、加载水平和后果4,5,6并7..

安全环境标准评价用数值等级表示(1至5),表内表示8.

面向 =1 影响图变为确定性影响图并附概率值解析图显示三种不同假设和两种标准计算值5.

风险使用下列后果等级计算:1非后果2次小后果3次大后果2次大风险2次大风险2次大风险3次大风险2汇总九九.

显而易见,风险计算值不显示巨大差异,关于未来维护策略的决定难以确定。问题用模糊概率和表达式重新解决19号)–(22号)结果显示图6,7并8.

计算风险值并存crisp值5和模糊概率值使用roid法解构10.

与Crips计算风险节点值不同,似然后果概率突出未来各种假设后果,便利决策过程从图6可见,“无动于衷”策略几乎是次要和重大后果风险的二倍,而次要和大型维护实际上没有产生任何作用。

5级结论

维护规划决策始终面临几个方面:技术、金融、安全、环境和业务方面。每一种因素都可用可能有害后果的适当风险建模本文介绍一种新方法优化配送网络维护活动,基于对特定构件风险或分布对象总体风险的计算为此目的使用模糊感图,以确定所有影响风险的相关因素并描述它们的相互依存关系概率不确定性要求在预测未来状态某些参数性质或值时适当数学建模和量化,而拟议模型有助于评价维护决策过程每个特定构件的影响贝叶斯网络和感知图被用作大类工程问题方便工具,而固有不确定性则通过随机变量模糊化和/或前题和条件概率建模方法插图插图选择分流变换站断路器维护这种方法特别适合拥有大量不可观察组件的系统,同时存在不确定性和缺少操作数据,如配电系统未来研究面临的主要挑战是引入模糊多标准决策分析以选择活动最小化整体风险和更灵活地表示模糊主观概率,信息粒子用语言术语描述并建模三角模糊数字

数据可用性

案例研究使用的数据用于模拟目的计算结果可应请求从作者处获取

利益冲突

作者声明他没有利益冲突