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在電力市場不斷放開和新能源并網需求的持續刺激下，當代電力系統的結構正在發生快速變化。傳統的基于單個元件可靠性參數推算面向系統或用戶可靠性指標的方法，由于需要大量的歷史統計和相對穩定的系統結構作為前提條件，難以有效實施和應用于評估結構快速發展的系統。提出一種基于BP神經網絡的電力系統可靠性關聯因素靈敏度計算方法。該方法通過定義指標和其驅動因素之間特定的“神經元鏈路”，借助連續導數法則，推導了給定BP神經網絡模型下的指標和單一驅動因素之間的解析關系表達式。在此基礎上，創建了指標和其所有驅動因素之間考慮所有“神經元鏈路”的靈敏度計算方法。以用戶年均停電小時數（TOH）指標為例，通過實際數據的仿真實驗表明，該方法可有效地將其驅動因素區分為有利因素和不利因素，并能根據對TOH的靈敏度貢獻，將同性質驅動因素的靈敏度重要程度進行量化排序。
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