《融合多種在線狀態信息的設備故障概率分析與應用》建立融合設備自身健康狀況、系統運行狀態、外部環境和歷史數據的設備故障概率模型，在此模型基礎上提出大停電事故風險評估及薄弱環節識別的方法，建立電網的薄弱節點及危險誘發因素集合，準確評估停電事故的風險。《融合多種在線狀態信息的設備故障概率分析與應用》的研究具有重要的科研價值，將為主動識別電網薄弱環節和電網優化控制提供信息，為調度人員提供直觀的決策支持，全面提升電力系統分析、預警及安全防御水平，在大停電仿真中采用符合實際的停運概率模型提高大停電風險評估的準確性，提升停電事故發展趨勢分析的可信性，為大電網安全穩定運行提供理論儲備和技術保障。
《融合多種在線狀態信息的設備故障概率分析與應用》適合電力系統運行與控制、規劃和科學研究的人員以及高等院校電氣工程等相關專業的研究生閱讀和參考。
前言
第1章 緒論
1．1 研究背景
1．2 常規可靠性與運行可靠性
1．3 隱性故障及薄弱環節識別技術
1．4 電網運行風險評估技術
1．5 物聯網與在線監測技術
1．6 本書章 節設置及其說明
第2章 電力設備故障概率在線評估方法和模型研究
2．1 電力系統傳統停運概率模型
2．1．1 不可修復元件的可靠性
2．1．2 可修復元件的可靠性
2．2 單一因素影響下的設備停運概率模型
2．2．1 設備自身健康狀況對設備停運概率的影響
2．2．2 外部環境對設備停運概率的影響
2．2．3 系統運行條件對設備停運概率的影響
2．3 融合自身健康狀況、外部環境和系統運行條件的設備停運概率數學模型
2．3．1 融合外部環境和系統運行條件的停運概率建模方法
2．3．2 融合自身健康狀況、外部環境和系統運行條件的設備停運概率建模方法
2．4 小結
第3章 基于電力設備隱性故障概率評估的電網薄弱環節識別及預警技術
3．1 電力系統隱性故障動作機理研究
3．1．1 隱性故障動作機理
3．1．2 軟硬件故障和整定值失配
3．2 隱性故障對電力設備故障概率的影響研究
3．2．1 輸電線路三段距離保護隱性故障概率模型
3．2．2 階段式電流保護隱性故障概率模型
3．2．3 考慮線路潮流越限的繼電保護隱性故障概率模型
3．2．4 隱性故障造成輸電線路連鎖跳閘的概率模型
3．2．5 基于隱性故障模式的系統N-K分析
3．3 電網關鍵節點及薄弱環節識別方法
3．3．1 電網關鍵線路的判別方法
3．3．2 電網關鍵節點的判別方法
3．3．3 甘肅電網關鍵節點和薄弱環節實例分析
3．4 停電事故風險分級和預警技術
3．4．1 停電事故的風險評估及風險分級簡介
3．4．2 基于極值理論的停電風險預警模型
3．4．3 基于電力設備隱性故障的電網風險評估及預警
3．5 小結
第4章 基于系統狀態信息及設備在線信息的電網運行風險評估技術
4．1 電網運行風險指標
4．1．1 電網運行風險衡量指標
4．1．2 基于系統狀態信息的電網運行風險評估指標
4．1．3 基于設備在線運行狀態信息的電網運行風險評估指標
4．2 基于系統運行狀態信息及設備運行狀態的電網運行風險評估技術
4．2．1 基于系統運行狀態信息的線路停運概率模型
4．2．2 停電事故發展路徑概率
4．2．3 基于遺傳演化算法的電網運行風險評估技術
4．2．4 基于模式搜索的運行風險評估技術
4．3 小結
第5章 結論
參考文獻
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