小样本失效数据下BP神经网络继电保护可靠性增强评估

本文主要探讨的是在高可靠性继电保护系统中，由于小样本失效数据的挑战，如何有效评估继电保护系统的可靠性。传统的评估方法如Markov模型、故障树法、GO法以及可靠性工程数据分析方法对大量失效数据有依赖，但在实际应用中，这些方法在处理小样本数据时可能会导致较大的误差和评估精度降低。 首先，文章强调了继电保护的重要性，它是电力系统稳定运行的基础保障。针对小样本失效数据的问题，作者提出了基于BP神经网络的新型可靠性评估方法。BP神经网络被用于训练，通过对原始小样本失效数据的学习，生成与原始数据规律相似的扩充数据样本。这种方法有助于克服样本不足的问题，使得可靠性评估更为精确。 文章中提到的扩展样本容量是通过神经网络技术实现的，这可以弥补小样本数据量不足的缺陷，使得分析结果更加接近真实情况。然而，不同的预处理方法如贝叶斯方法和Bootstrap方法在处理小样本时各有优缺点。贝叶斯方法虽然可以结合多源信息，但验前分布的选择会影响结果的稳定性；Bootstrap方法依赖于经验和样本数量，且可能存在偏差；而蒙特卡罗方法虽简单易实现，但依赖于准确的数学模型和输入信息。 作者特别指出，选择合适的分布模型对于小样本可靠性评估至关重要，因为不同的分布模型可能导致评估结果的不准确。在缺乏足够的小样本数据的情况下，很难确定一个适用的分布模型，这是评估有效性的一个关键限制。支持向量机（SVM）作为一种机器学习方法，在小样本数据处理中展现出潜力，但同样需要一个合适的模型结构和数据分布假设。 总结来说，本文关注的核心问题是小样本失效数据如何影响继电保护的可靠性评估，并提出了一种利用BP神经网络生成扩充数据样本的方法，以应对这一挑战。同时，文中还讨论了其他分析方法的局限性，强调了选择正确的分布模型在小样本评估中的重要性。这对于确保高可靠性继电保护系统的实际运行效果和优化设计具有实际意义。