基于非参数核密度估计和copula函数的配电网供电可靠性预测

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1、基于非参数核密度估计和Copula函的配电网供电可靠性预测徐玉琴张扬戴志辉华北电力大学电气与电子工程学院为丫提高配电网供电可靠性预测精度，借鉴Copula函数在讨靠性评估方面的应用，提出了基于非参数核密度估计法和Copula函数相结合的配电网供电可靠性预测算法。首先通过考虑线路平均故障率和平均维修时间之间的相关性，采用非参数核密度估计法拟合二者的边缘分布，通过最大似然法估计Copula函数的相关参数;然后采用最小欧式距离进行Copula优选，进而建立线路故障率和维修时间的模型，预测下一年的供电可靠性指标;最后以华东某地供电公司提供的数据为例进行仿真分析。结果表明，该模型能较好地满足

2、供电可靠性预测要求，预测精度高于BP算法。关键词：供电可靠性预测;非参数核密度估计;Copula函数;相关性;徐玉琴（1964-），女，教授，主要研宄方向为电力系统分析，运行与控制，分布式发电与配电网，电力系统继电保护等；张扬（1993-）,男，研究生，主要研究方向配网可靠性预测；戴志辉（1980-）,男，副教授，主要研究方向为电力系统保护，运行与控制，分布式发电与配电网等。2017-05-19基金：W家自然科学基金资助项目（51367059）PowerSupplyReliabilityPredictionofDistributionNetworkBasedonNonparamet

3、rieKernelDensityEstimationandCopulaFunctionXUYuqinZHANGYangDAIZhihuiSchoolofElectricalandElectronicEngineering，NorthChinaElectricPowerUniversity;Abstract：InviewoftheapplicationofCopulafunctiononreliabilityassessment,thispaperproposesanalgorithmofpowersupplyreliabilitypredictionofdistributionne

4、tworkbycombiningnonparametrickerneldensityestimationmethodwithCopulafunctioninordertoreachhigheraccuracyofpowersupplyreliabilityprediction.Firstly，nonparametrickerneldensityestimationisusedtofitthemarginaldistributionofaveragefailurerateandthemeantimetorepair(MTTR)afteranalyzingthecorrelationb

5、etweenthem.AndtherelevantparameterofCopulafunctionisestimatedbymaximumlikelihoodestimatormethod.Secondly,basedontheoptimizedCopulafunctionaccordingtotheleastEuclideandistancecriteria，themodelofcircuitfailurerateandMTTRcanbeestablishedtoforecastnextyear’spowersupplyreliabilityindexes.Finally,th

6、epaperconductsasimulationanalysisbyutilizingthedataprovidedbyapowersupplycompanyineastChina.Theresultsshowthattheproposedmodelcansatisfytherequirementsofpowersupplyreliabilityprediction,andoffermoreaccurateforecastingresultthanBPmethod.Keyword：powersupplyreliabilityprediction;nonparametrickern

7、eldensityestimation;Copulafunction;correlation;Received：2017-05-190引言随着社会经济发展对电能需求不断增加，配电网结构日益复杂的同时对其供电可靠性也提出Y更高的要求。可靠性预测为了解电网可靠性发展趋势，确定可靠性投资方向等提供有价值的依据，对系统的运行和维护具有重耍的指导意义。目前，供电可靠性预测一般分为三类:传统法、统计预测法和神经网络预测法。传统法中伍括故障模式后果分析法〔1〕、最小路分析法〔2-3