基于数据和模型联合驱动的配电网可靠性评估方法

本申请提供一种基于数据和模型联合驱动的配电网可靠性评估方法，方法包括：获取配电网可靠性评估样本；建立DBN评估模型；根据粒子群优化算法编码DBN评估模型中神经元间的链接权重和阈值以表示种群的个体；初始化粒子的速度、惯性权重、加速因子、初始位置，并规定最大迭代次数；计算每个粒子适应度值，并将每个粒子的最佳位置作为历史最佳位置；根据历史最佳位置更新粒子的位置和速度；根据粒子适应度值改变粒子的惯性权重以搜索最佳适应度个体；当迭代达到最大迭代次数或误差满足预设要求，输出最佳适应度个体；引入DBN评估模型的训练参数，以获得最优DBN评估模型，解决供电可靠性评估方法不足以支撑用户对提升供电可靠性的问题。