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龙图腾网获悉河北农业大学;科畅电气有限公司申请的专利一种基于贝叶斯网络的热电联供系统薄弱环节识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118521230B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410688807.2，技术领域涉及：G06Q10/067；该发明授权一种基于贝叶斯网络的热电联供系统薄弱环节识别方法是由高立艾;李晓宇;王凯庆;刘畅;万兆嬴;连营新;李素环;温鹏;贾宇琛设计研发完成，并于2024-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于贝叶斯网络的热电联供系统薄弱环节识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于贝叶斯网络的热电联供系统薄弱环节识别方法，属于能源系统技术领域。包括以下步骤：建立多状态‑耦合逻辑关系模型；计及耦合元件多状态的热电联供系统贝叶斯网络的时序模拟过程；对基于贝叶斯网络时序模拟的耦合元件多状态热电联供系统进行可靠性薄弱环节识别。本发明建立了更接近工程实际场景的“多状态‑耦合”逻辑关系模型。对比分析了考虑耦合元件多状态以及不考虑耦合元件多状态的配电子系统、热力子系统贝叶斯网络时序模拟过程，更精细刻画了各种能源形式间的复杂耦合关联程度及电、热负荷点状态。采用改进的贝叶斯网络时序模拟推理算法准确评估了热电联供系统多状态可靠性水平，并精准识别系统可靠性的薄弱环节。

本发明授权一种基于贝叶斯网络的热电联供系统薄弱环节识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于贝叶斯网络的热电联供系统薄弱环节识别方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、确定贝叶斯网络结点与热电联供系统元件的对应关系，基于多状态-耦合逻辑关系建立热电联产机组可靠性评估模型； S2、根据步骤S1中得到的贝叶斯网络结点与热电联供系统元件的对应关系，计及耦合元件多状态的热电联供系统贝叶斯网络的时序模拟过程； S3、根据步骤S2中得到的时序模拟结果，对基于贝叶斯网络时序模拟的耦合元件多状态热电联供系统进行可靠性薄弱环节识别； 在步骤S1中，贝叶斯网络结点包括耦合元件结点、元件结点、负荷结点、系统结点；热电联供系统元件包括热电联产机组、线路、管道、断路器、阀门、电负荷点、热负荷点； 在步骤S2中，计及耦合元件多状态的热电联供系统贝叶斯网络的时序模拟过程包括计及多状态的耦合元件贝叶斯网络的时序模拟过程、计及耦合元件多状态的配电子系统贝叶斯网络时序模拟过程和计及耦合元件多状态的热力子系统贝叶斯网络的时序模拟过程； 在步骤S3中，薄弱环节识别方法具体如下所示： S301、各数据初始化，设定置信概率，构成独立广义事件的循环次数为20000； S302、设定热电联产机组内元件均为两状态模型，对于每一元件的状态进行时序模拟，找到最小持续时间，在最小时间段内，根据“多状态-耦合”逻辑关系得到热电联产机组所处状态及持续时间； S303、假设配电子系统内线路元件均为两状态模型，结合热电联产机组的状态及持续时间，得到新的最小持续时间，对于热力子系统结合热电联产机组的状态及持续时间，得到新的最小持续时间； S304、累计各最小持续时间内的故障次数各故障时间，根据电热负荷结点与系统结点间的因果关系，分析并计算系统结点在内的状态与对应的时间得到系统故障累计时间； S305、产生下一次各元件的状态及持续时间，重复步骤S302-步骤S305，直至循环次数大于给定值，判断是否满足收敛判据，之后循环结束； S306、通过累计若干个最小持续时间内的系统故障时间及各元件故障时间参数，计算系统故障时第i个元件故障的条件概率； （3） 式（3）中，为第个元件在第个时段内的故障时间，为第个时间段的模拟时间； S307、计算所有元件的故障条件概率后，比较各故障元件条件概率的大小，分析识别系统可靠性的薄弱环节。

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