配电系统的可靠性直接影响电力供应的质量和稳定性。传统的配电系统可靠性分析方法依赖于历史数据和概率模型，但存在计算复杂、动态适应性不足等问题。
本研究旨在通过贝叶斯网络（BN）的方法，提高配电系统可靠性分析的准确性和效率，实现从被动响应到主动预测的转变。
本研究将采用贝叶斯网络结合MATLAB工具箱进行配电系统的可靠性分析，通过故障树模型和实时监测数据，动态更新故障概率。
本文将分为引言、配电系统可靠性分析的基本概念、贝叶斯网络在配电系统中的应用、配电系统可靠性建模与分析、结论与建议五个部分。
配电系统的可靠性直接影响用户的用电体验和电力公司的运营成本，因此对其可靠性进行深入分析具有重要意义。
传统方法主要依赖于历史数据和概率模型，如解析法和模拟法，但在面对复杂系统时存在计算复杂和动态适应性不足的问题。
贝叶斯网络通过因果推理量化不确定性因素，能够动态更新故障概率，提供更高的分析精度和决策效率。
贝叶斯网络是一种概率图模型，通过节点和边表示变量之间的依赖关系，能够处理不确定性和多因素非线性关系。
通过MATLAB工具箱中的贝叶斯网络功能，可以方便地进行模型构建和算法实现，提高分析效率。
故障树模型用于描述系统故障的发生路径，通过贝叶斯网络与配电系统的物理拓扑和逻辑关系相结合，实现高效的故障分析。
配电系统的物理拓扑包括环网和分布式电源接入等，逻辑关系则通过故障树和最小割集表示，需将其高效转换为故障树模型。
通过MATLAB工具箱中的贝叶斯网络算法，结合各部件的故障率和保护装置的信号，进行配电系统的可靠性建模与分析。
通过贝叶斯网络的方法，配电系统的可靠性分析精度和决策效率得到了显著提升，为智能电网的故障预防和韧性提升提供了有效手段。
建议电力公司采用贝叶斯网络进行配电系统的可靠性分析，定期更新故障概率，提高系统的稳定性和可靠性。