基于供应侧和需求侧变化下的能源系统情景分析

典型省份的能源转型研究，需进一步体现区域发展特色，切实解决地区深度减排的实际问题提出一种基于供应侧和需求侧变化下的能源系统情景设置，分析广东省对能源的实际供需，详细构建供应侧和需求侧的综合节能情景，深入研究CCUS机组的发展极限、超低排放机组的极限、碳排放和常规大气污染物约束下可行的能源供应路径等问题，对供应侧和需求侧变化下的能源系统情景进行分析结果表明：基于供应侧和需求侧变化下的能源系统情景分析，可为广东省提供具体的能源系统优化策略，以及在需求侧和供应侧层面上实现技术可行、成本最优、满足政策目标的能源转型路径，也为政策制定提供了更丰富的视角     

基于边缘计算和稳态 遗传算法的AIoT资源调度研究

在万物互联时代，智能物联网（Artificial Intelligence of Things, AIoT）是人工智能与物联网融合发展的新兴方向在面对边缘海量数据和连接时，如何进行资源负载的调度是AIoT目前亟待解决的关键问题边缘计算（Edge Computing）是对云计算的补充和发展，具有低时延、位置敏感和无线接入等优点，能在网络边缘进行高效部署该文提出了一种基于边缘计算和遗传算法的AIoT资源调度方法首先，基于边缘计算构建了云边融合的AIoT分层网络资源管理架构然后，对其资源调度问题进行了数学建模并使用稳态分组遗传算法（SSGGA）进行了优化最后，根据得到的优化方案制定了计算资源调度策略另外，基于iFogSim平台搭建了实验环境，仿真结果验证了该文所设计的资源调度策略可有效降低高负载下AIoT各节点的处理时延，并有效提升网络内设备的能量利用效率该文的工作对于推动AIoT的发展具有良好的理论和应用价值     

突发事件应急处置中的物流优化与调度研究

在突发事件应急体系中，应急物流管理对于提高应急响应能力、节约救援时间、降低生命财产损失具有重要的作用构建了突发事件应急处置中的物流优化与调度模型；提出了求解该模型的带有动态参数决策模型的改进蚁群优化算法；给出了旨在加强军地物流一体化发展的相关措施     

基于调度优先级的主动配电网电压分区控制研究

为提高主动配电网电压分区控制能力,设计基于调度优先级的主动配电网电压分区控制方法构建主动配电网电压分区控制参数约束模型,以静态极限电流、静态极限功角等参数为控制自变量,通过静态主动配电网电压态稳定性特征分布,拟合控制主动配电网线路阻抗与系统的静态参数结合调度优先级控制策略,分析主动配电网电压分区参数融合模型,采用交流电网相对强度特征分析方法,完成主动配电网电压分区调度和优先级控制,实现主动配电网电压分区控制优化设计仿真实验结果表明,所提主动配电网电压分区控制方法的输出稳定性较好,电网静态稳定性参数融合性较强,提高了主动配电网电压分区控制的鲁棒性     

一种基于蜂群算法的数据库知识发现过程的研究

针对数据库知识发现系统,提出一种基于蜂群算法的数据库知识发现系统.通过蜂群算法的数据库发现系统模型的构建,根据蜂群算法基本原理进行优化调度,最后研究对比不同参数下知识库调度结果.     

基于主从博弈的激励型智能楼宇负荷调度

随着能源的不断消耗和环境污染,对需求侧与供电侧都提出了较高的要求该文通过转移负荷用电时段来获得售电商的价格奖励,以此构建了基于激励的售电商与用户主从博弈的需求响应模型,通过用户调转可转移负荷,售电商予以价格奖励机制鼓励更多的用户参与需求响应并选择其电价使用,分析售电商与用户的需求关系构建双方的效用函数,其求解方法为：售电商公布电价供用户在每个用电时间段选择,用户根据选择满足自身用电需求,并在不影响用电满意度的情况下做出最优用电行为策略,然后将用户的用电策略反馈给供电商,供电商以此对每个用电时段供电价格做出相应的改动来提高自身最大盈利,最终求出均衡最优优化调度方法与电价策略     

一种基于动态协同更新机制的 接触网故障智能识别方法

随着电气化进程的加快,对接触网的运行及故障识别等提出了更高的要求针对目前电气化铁路接触网参数较多、容易发生故障,且故障识别较慢、精确度不高等问题,提出一种基于动态协同更新机制的接触网故障智能识别方法首先,依据技术标准选取接触网中常见的几种典型参数故障数据与正常数据,并完成各类别的标签指标设计;其次,针对传统粒子群算法中存在的寻优能力不足等问题,采用动态协同更新机制进行改进;然后,构建基于动态协同更新机制改进粒子群优化极限学习机的接触网故障智能识别模型（DCUMPSO ELM）;最后,通过仿真实验分析,验证所提方法在接触网故障智能识别中的有效性,为接触网故障识别提供了一种新的智能方法与思路     

基于改进萤火虫算法的变电站选址定容研究

在市场环境下，变电站选址规划建设方案的经济性越来越重要针对变电站选址定容规划的经济性与供电可靠性的综合考量问题，该文提出了基于设备全寿命周期成本的变电站选址定容新模型在模型中同时考虑了变电站规划方建设的一次性投资成本、系统的运行及维护成本、故障成本和废弃成本，其中故障成本模型反映了电网公司经济损失与全社会经济损失的综合影响，采用设备故障率曲线来精确描述设备随时间发生故障的概率同时，该文还提出了一种运用参数方差调节的萤火虫优化算法对上述模型进行求解，该算法通过区分萤火虫种群的搜索阶段来提高寻优速度和全局寻优能力在典型规划算例中，通过与等年值法的比较分析，验证了上述模型和方法的正确性和有效性     

电力行业科技项目后评估方法研究

科技项目后评估是针对已经完成的科技项目成果的评估，是科技管理活动的重要一环，对科技项目质量的考核评价和科技成果的应用都非常重要电力系统的科研投入逐年快速增长，对电力行业的科研活动成果进行科学、高效和准确的评估对电力科技的发展具有至关重要的作用该文在对电力行业科研活动的特点进行深入分析的基础上，建立了电力科技项目的综合评价指标体系；针对科技成果评价过程中，评估专家立场、观点、能力、素质不同导致评估结果差异的实际问题提出了有针对性的处理策略，提出了以专家考评为权重的加权处理策略和基于方差的特异性评估结果处理方法，提高了评估结果的科学性和稳健性在实际评估信息化系统中的应用取得了满意的效果     

多任务模糊聚类驱动的多任务TSK模糊系统模型

该文提出了一种多任务Takagi-Sugeno-Kang（TSK）模糊系统建模方法.首先给出了一种新的多任务模糊c均值聚类算法，能够有效提取所有任务之间的公共信息和每个任务的私有信息，进而利用所得的聚类中心构建多任务TSK模糊系统的前件参数.其次设计了一种具备多任务协同学习机制的后件参数优化方法，可以优化多任务TSK模糊系统的后件参数.最后基于优化的前后件参数，构建出具体多任务模糊聚类方法驱动的多任务TSK模糊系统模型（multi-task fuzzy c-means based multi-task TSK fuzzy system，MTFCM-MT-TSK-FS）以用于实际应用.分别在合成和真实数据集上进行实验，结果验证了该模型的有效性.     

基于认知图谱的电力电子实验课程 目标达成度评价方法

针对目前电力电子实验课程目标达成度评价中存在的主观性强、评估片面以及忽视过程性评估等问题，提出了一种基于认知图谱的电力电子实验课程目标达成度评价方法首先，根据电源领域专业知识，从六个方面深入研究了电源拓扑和特性、工作模式、效率、控制、稳定性、精度、暂态响应、磁性元件等因素之间的相互影响，构建了开关电源认知图谱；其次，研究与分析了基于开关电源特定领域知识的认知测量模型；构建了开关电源实验项目与实验课程目标的关联矩阵；最后，对被测者进行降压稳压器认知能力评测，通过分析被测者试题作答反应，经期望后验估计和最大后验估计方法，分析并得到了被测者的电力电子实验课程目标达成度     

基于三维技术的输电线路精细化施工管控系统的设计与实现

传统输电线路施工管控系统下施工风险等级判断误差较大,导致施工缺陷数据识别准确率偏低为此,设计基于三维技术的输电线路精细化施工管控系统硬件设计方面,优化三维传感器,添加组桥方式传感电路,重新定义传感器立体结构软件设计方面,利用三维技术渲染采集数据,识别数据库存储数据的风险因子,判断施工缺陷风险等级,针对不同等级的风险源,采取相关管控措施,并对管控效果进行预警评估此次系统与两种传统系统进行对比实验,分别对输电线路和杆塔的缺陷数据进行识别,结果表明,所提方法提高了缺陷数据识别准确率,耗时更低,使系统对施工风险的识别更为准确全面     

基于相关性分析的个性化实验项目自动生成系统

针对开关电源实验项目单一，教学效果不佳等问题，提出了一种基于相关性分析的电源个性化实验项目自动生成方法依据电源管理复杂工程问题的特征点，在充分研究电源管理实验套件（PMLK）中每个实验的基础上，挖掘出电源中各因素之间的相互约束关系；使用仿真数据构建了电源管理中各因素之间的相关性系数表；运用贝叶斯网络，依据前期作品可观察数据进行认知诊断，找出知识或能力的弱项；最后，基于相关性系数表使用Java语言开发了一个电力电子电源实验项目自动生成系统，以“负载电流对效率的影响分析及优化设计”为例，结合题目设计电源并实验测试，通过分析实验结果验证了项目的适用性     

数据挖掘下电网调度信号异常数据提取方法

目前方法获取电网调度信号特征过程中,针对在异常数据提取时提取精度不高、数据覆盖率欠高、提取效果差的问题,提出数据挖掘下电网调度信号异常数据提取方法首先利用数据挖掘中的ICA算法对电网调度信号去噪处理;再利用Mallat算法将电网调度信号进行小波分解,获取电网调度信号的信号特征;最后通过对电网调度信号数据中异常值计算,获取异常数据检测阈值,完成电网调度信号异常数据提取实验结果表明,运用该方法提取信号中的异常数据时,数据提取的精度高、数据覆盖性能好、提取的效果好     

大数据环境下利用随机森林算法和 决策树的贫困生认定方法

针对当前校园扶贫工作普遍存在的“隐形贫困”及疑似“虚假贫困”等问题，提出了利用随机森林算法和决策树的贫困生认定方法首先，利用智慧校园大数据环境获取高校内学生的基本信息、消费信息等数据，找出10个具有分类能力的特征；然后使用基于permutation随机置换的残差均方减小量来衡量对于变量重要性评分；最后，基于随机森林算法和决策树进行判别与分类实验结果表明，提出的方法具有一定的准确性，相比Adaboost方法，无论是预测准确度还是平均绝对误差，随机森林方法都更出色     

基于贝叶斯网络的在线课程学习成果诊断与认证

教育信息化进程不断加快，使得在线教育蓬勃发展，但其开放化、多元化令学习成果的诊断和认证变得困难该文针对在线课程教育体系的特殊需求，以MOOC在线精品课程“电路原理”为例提出了一种基于贝叶斯网络的在线课程学习成果诊断与认证方法以学习产出为导向构建认知测量模型动态诊断学习者的知识结构和专业能力，并结合国内外元数据标准进行元数据XML绑定，将学习成果及其评估结果嵌入工程教育开放徽章作为认证机制，实现在线课程学习成果展示和验证     

基于多处理机系统实时调度算法的飞机排班问题研究

提出了一种新的基于多处理器系统的实时调度算法有效求解飞机排班问题的方法.该方法以EDF算法和多处理机动态分配方法为基础,建立了航班队列模型,提出了基于多处理机实时调度的多目标的飞机实时分配算法.模拟实验表明,针对不同优化目标的飞机分配算法执行效率均比遗传算法和分支定界算法高至少一个教号级.     

基于后验知识监督的噪声鲁棒声学模型研究

语音人机交互技术作为近几年的一个研究热点，市场需求逐步增长，但是人机交互系统在抗干扰能力上存在不足，系统性能易受环境噪声的影响，一定程度上限制了相关产品的应用推广针对人机交互噪声鲁棒性问题，提出了一种基于后验知识监督的噪声鲁棒声学建模方法，类似于老师指导学生的方式，以老师模型的后验概率分布（软标注）作为指导知识对学生模型的训练进行监督，并设计出一种基于CNN DNN混合网络的学生模型，通过对带噪语音的高层特征进行提炼，提升声学模型的抗噪性能构建的学生模型在CHIME带噪数据集下进行了性能验证实验，实验结果显示三种老师模型监督下的学生模型词错误率与基线模型相比平均下降了5.21%、6.35%和7.83%，表明提出的后验知识监督方法对声学模型的鲁棒性具有很好的提升效果     

基于GPS/GIS/GPRS技术的动态车辆调度系统设计与实现

针对车辆配送动态调度问题,在以基于并行节约法和禁忌搜索的混合禁忌搜索算法为理论进行静态调度求解的基础上,将新的客户需求设置为虚拟点并以局部调整策略实现VRPB的动态调度计算.开发基于GPS/GIS/GPRS技术的动态车辆调度系统.该系统能够实时跟踪车辆位置,检测新的客户需求,以这些参数作为输入动态地优化车辆配送方案和行驶路径,并通过GPRS将调度结果快速准确地传送给车辆.     

基于优先级及电力平衡的新能源中长期交易电量分解方法

新能源发电占比以及参与市场交易的比例不断扩大，由于其随机性和波动性，导致现行按照电量平衡、电力校核的中长期交易电量分解方法，难以适用于高比例新能源电力系统为此提出了一种计及交易优先级及电力平衡约束的新能源中长期交易电量优化分解方法从新能源长时间出力曲线构建、交易电量协调优化分解和多场景模拟计算等方面提出满足新能源随机波动性的中长期交易电量协调优化方案；以促进高比例新能源消纳为目标，计及交易优先级建立基于时序仿真的新能源中长期交易电量优化分解模型，实现新能源年度交易电量分解到月，完成新能源中长期交易电量分解方法研究以陕西省级电网为例开展实例分析，结果表明，所提方法可以确保分解结果的合理性和可执行性