提出应用Copula理论建立风电场、光伏电站出力联合概率分布模型的方法。该方法不仅考虑了风电场、光伏电站出力的随机性，并且计及两者出力的相关性。根据某风光互补电站的实测出力数据，采用非参数核密度估计法，估计风电场、光伏电站出力的概率分布。选取Kendall秩相关系数作为风电场、光伏电站出力的相关性测度。利用Frank Copula函数，计算风电场、光伏电站出力的联合概率分布。以RBTS标准测试系统作为算例，对风光互补发电系统进行可靠性评估，结果表明：建立的模型能够较好地描述风光互补发电系统出力的概率特性，且考虑相关性的可靠性评估更接近实际情况。

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失效数据样本过少会影响对高可靠性继电保护系统的可靠性评估，因此提出一种基于BP神经网络的继电保护系统可靠性评估方法。分析了可用于继电保护装置可靠性评估的分布模型及其特点；利用原始小样本失效数据训练BP神经网络，得到与原始数据样本规律相近的扩充数据样本；利用最小二乘法对扩充数据样本的分布模型进行参数估计。算例分析表明：利用扩充数据样本进行可靠性评估效果更好，在对继电保护装置进行可靠性评估时应根据选择的分布模型选择合适的经验公式。

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