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Originaltitel:
Adaptive Monte Carlo methods for network reliability assessment
Übersetzter Titel:
Adaptive Monte Carlo Methoden zur Bewertung der Netzwerkzuverlässigkeit
Autor:
Chan, Jianpeng
Jahr:
2024
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Engineering and Design
Institution:
Professur für Risikoanalyse und Zuverlässigkeit (Prof.Straub)
Betreuer:
Straub, Daniel (Prof. Dr.)
Gutachter:
Straub, Daniel (Prof. Dr.); Chen, Jianbing (Prof., Ph.D.); Duenas-Osorio, Leonardo (Prof., Ph.D.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
BAU Bauingenieurwesen, Vermessungswesen
TU-Systematik:
BAU 001
Kurzfassung:
Critical infrastructure networks are vital for society, and their failure can lead to severe consequences. The primary goal of this thesis is to devise efficient sampling-based algorithms for assessing network reliability, with a specific focus on their application to power grids. In this regard, we expand two widely employed variance reduction techniques, namely subset simulation and cross entropy method. Critical network components can be identified as a by-product of these algorithms by estim...     »
Übersetzte Kurzfassung:
Die Bedeutung kritischer Infrastrukturnetzwerke für die Gesellschaft ist unbestreitbar, und ein Ausfall kann schwerwiegende Konsequenzen nach sich ziehen. Das Hauptziel dieser Arbeit besteht in der Entwicklung effizienter, stichprobenbasierter Algorithmen zur Bewertung der Netzwerkzuverlässigkeit, insbesondere mit Fokus auf deren Anwendung in Stromnetzen. Hierbei erweitern wir zwei weit verbreitete Techniken zur Varianzreduktion, nämlich die Subset Simulation und die Cross Entropy Methode. Durch...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1730023
Eingereicht am:
18.12.2023
Mündliche Prüfung:
11.04.2024
Dateigröße:
9039535 bytes
Seiten:
176
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20240411-1730023-1-3
Letzte Änderung:
29.04.2024
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