具有部分指标权重信息的语言多指标决策方法

针对指标权重信息部分已知、部分未知且指标值为语言评价信息的多指标决策问题,提出了一种决策分析方法。对具有部分指标权重信息的语言多指标决策问题进行了描述。给出了求解具有部分指标权重信息的语言多指标决策问题的计算步骤,其核心是将语言评价信息转化为三角模糊数,通过计算每个方案与理想点之间的距离,构建最优化模型,求得未知的指标权重值,进而可计算出每个方案的模糊评价值,相应地通过计算两两模糊评价值比较的可能度,得到所有方案的排序结果。通过给出一个算例说明了所提方法的可行性和实用性。     

一种指标权重信息不完全的语言多指标决策方法

针对指标权重信息不完全且指标值为语言评价信息的多指标决策问题,提出了一种决策分析方法.首先对具有不完全信息的语言多指标决策问题进行了描述;然后给出了求解具有不完全信息的语言多指标决策问题的计算步骤,其核心是将语言评价信息转化为三角模糊数,通过计算方案值与理想点的距离,构建线性规划模型,得到指标权重值,进而可计算出每个方案的模糊评价值,相应地通过计算两两模糊数比较的可能度,可得到所有方案的排序结果.最后通过给出一个算例说明了所提方法的可行性和实用性.     

HVDC换相失败小波故障诊断方法

将小波变换应用于高压直流输电(HVDC)系统换相失败的故障诊断中,基于多尺度分析分别对不同故障情况下的直流电流进行分解,并利用尺度能量和尺度熵这两种小波处理方法提取故障特征,分别定义两个故障诊断指标作为辨识各种故障的判据,然后针对这两个指标分别设置4个阈值以诊断直流线路故障和换相失败故障.仿真表明,在不同的HVDC系统故障情况下,暂态信号小波尺度能量和尺度熵的分布都具有一定的规律性,可分别作为判断系统故障的有效依据,提出的判据能准确地对换相失败故障做出诊断.     

专家系统用于无功，电压在线控制

论述利用模式识别技术的专家系统方法，控制电力系统的无功和电压，帮助系统调度员在发生联，主要线路中断运行时，正确制定紧急处理措施，调节系统的可控无功元件，将事故后的不正常节点电压，迅速恢复到可接受的水平，该法精度高，速度快，简便，适合在线应用。     

基于风险态度因子的不确定语言多指标决策方法

针对具有残缺不确定语言信息的多指标决策问题,提出了一种基于风险态度因子的决策分析方法.对具有残缺不确定语言决策矩阵的多指标决策问题进行了描述;以最大语言区间代替矩阵中的缺失值,得到具有完全信息的不确定语言决策矩阵并进行规范化;通过具有风险态度因子的不确定语言映射函数,将不确定语言决策矩阵转化为一定风险态度下的二元语义决...     

非直接接地系统两相接地故障的单端测距

提出了一种输电线路中性点非直接接地系统双相对地故障的准确测距方法。该算法利用故障网络与零序网络建立故障测距模型,利用单端信号有效地消除了负荷潮流和故障接地电阻对故障测距精度的影响,并可以自动地确定故障线路。仿真结果表明,在接地故障情况下该算法具有准确有效的特点。     

一种改进的知识发现算法及其应用

针对基于留数分析和递归切割的模式发现算法的不足,提出了一种改良的模式发现算法。算法不仅能处理具有特殊分布的样本集,针对不同属性对知识发现的贡献不同而区别对待,同时计及切割产生的子空间数量对模式判别准则的影响。在人造数据集和电力系统安全稳定评估的应用验证了算法的有效性。与原算法相比,知识发现的效率更高、应用范围更广泛。     

基于CNBPSO算法的需求侧资源计划

为克服二进制粒子群优化(BPSO)算法易于陷入局部极值的不足,在粒子群算法(PSO)的速度更新公式中引入混沌参数与小生境机制,在此基础上提出了一种新的二进制粒子群(混沌小生境二进制粒子群优化,CNBPSO)算法.将新算法应用于两种不同复杂度的负荷削减需求计划问题的求解,均获得了比BPSO更好的中断方案,证实了算法的有效性,新算法具有简单、快速、均衡收敛等优点.     

基于多核学习的GIST全局和SIFT局部特征融合遥感图像检索方法

针对遥感图像快速准确的检索问题,利用多核学习(Multiple Kernel Learning,MKL)算法融合全局GIST(Generalized Search Tree)特征和局部SIFT(Scale-invariant feature transform)特征开展遥感影像的检索方法研究。首先提取图像的全局GIST特征,然后通过SIFT特征的改进方法提取局部SIFT特征,利用特征融合的方法得到单一的特征向量,再通过多核学习的算法得到最优解,返回最终的检索结果。在遥感图像数据集上的检索实验表明,对比单一特征的图像检索算法,该方法能够提高检索准确率。     

基于近似随机优势度的随机多属性决策方法

针对属性值为随机变量形式的决策问题,提出了一种随机多属性决策分析方法.首先给出了近似随机优势准则的描述及相关分析,并提出了近似随机优势度的定义和计算公式;然后,依据近似随机优势准则判断并确定两两方案之间比较所具有的优势关系,进而计算得到方案之间的近似随机优势度,并构建相应的近似随机优势度矩阵.进一步地,通过计算可以得到每个方案的总体相对近似随机优势程度,从而得到所有方案的排序结果.最后,通过一个算例说明了所给出方法的可行性和有效性.