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Original title:
Adaptive Monte Carlo methods for network reliability assessment
Translated title:
Adaptive Monte Carlo Methoden zur Bewertung der Netzwerkzuverlässigkeit
Author:
Chan, Jianpeng
Year:
2024
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
TUM School of Engineering and Design
Institution:
Professur für Risikoanalyse und Zuverlässigkeit (Prof.Straub)
Advisor:
Straub, Daniel (Prof. Dr.)
Referee:
Straub, Daniel (Prof. Dr.); Chen, Jianbing (Prof., Ph.D.); Duenas-Osorio, Leonardo (Prof., Ph.D.)
Language:
en
Subject group:
BAU Bauingenieurwesen, Vermessungswesen
TUM classification:
BAU 001
Abstract:
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...     »
Translated abstract:
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
Date of submission:
18.12.2023
Oral examination:
11.04.2024
File size:
9039535 bytes
Pages:
176
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20240411-1730023-1-3
Last change:
29.04.2024
 BibTeX