参数估计

为了指导国内运行核电厂开展设备可靠性数据采集工作，国家核安全局于 2015 年发布了《核电厂设备可靠性数据》，并于2019 年对其进行了适应性升版，同时将文件名修改为《核电厂设备可靠性数据采集指南》(以下简称“指南”)。 根据指南的要求，在上一版数据的基础上，以 2007 版《美国商用核电站设备和始发事件的行业平均水平》(NUREG/CR-6928)作为通用数据源，采用适当的数据处理方法进行了参数估计，对各核电厂新报送的数据进行了整合和处理，形成《中国核电厂设备可靠性数据报告 (2022 版)》(以下简称 2022 版报告)。2022版报告给出了我国运行核电厂商运至2021年底423 个堆年的44个常用设备类的可靠性数据统计结果，以及 7个安全重要系统的列不可用数据统计结果。本文件还与其他国家数据进行了分析对比，综合评价我国核电厂重要设备类的可靠性水平,可供国内各有关单位在PSA、MRRCM 等安全评价和可靠性相关工作中参考使用。

可观性依赖于完善的量测通信网络和数据分析手段，需要实时感知配电系统运行状态，准确预测未来发展趋势，进而有效降低运行不确定性。可观性的提升以量测终端的优化配置为起点，通过多源数据的集成利用，实现配网运行状态感知和调控参数估计，满足系统的运行调控需求。考虑网络拓扑变化、线路参数可获取性和零注入节点影响，统筹PMU、SCADA、 AMI等多源数据，实现以提高可观性为前提的优化量测配置。

脉冲噪声广泛存在于电力线通信(power line communication，PLC)系统中，会严重影响系统的通信性能。电力线脉冲噪声的建模通常使用α稳定分布模型，为达到最佳的脉冲噪声抑制效果，需要知道脉冲噪声的类型和相关参数。为此，文章提出一种基于混合神经网络的符合α稳定分布的脉冲噪声参数估计方法。不同于传统的方法，本方法可以分别独立地估计α稳定分布的重要参数α(即特征指数)和γ(即尺度参数)。仿真结果表明，与传统方法相比，提出的方法具有更准确的参数估计性能，归一化均方误差值仅为10–4左右。

新能源机组出力预测误差的概率特性分析，对系统备用决策具有重要意义。常规的基于特定解析形式的分析模型，对于新能源实际出力分布规律的描述不够灵活且存在误差，为平抑不确定性的影响，集中式新能源通常需配置足够容量的储能应用，从而影响经济效益。因此，从随机过程的角度，依据一种特殊的随机微分方程—Vasicek模型，给出新能源出力模型的参数估计方法，避免概率分布的具体解析表达，并依托该模型提出一种改进的储能配置方法。算例分析表明，所提算法具有较好的短期预测性能，以此为依据决策储能容量配置更加精确和经济。