基于役龄和健康指数的可加故障率模型研究

针对传统的可加故障率模型(AHM)在描述设备状态对故障率的影响时存在缺陷,提出采用健康指数作为表征设备状态的变量,建立起以役龄和健康指数作为变量的AHM模型,基于该模型的构建原理提出模型解法,共三步:首先,求解基准故障率函数时,运用基于LS-SVM的EMD改进算法获取故障率演变曲线,用遗传算法优化该曲线;然后,求解协变量函数时,运用了灰色理论的NGDM模型;最后,对基准故障率函数和协变量函数进行联合优化。通过仿真数据验证,该方法的拟合误差小于2%,预测误差小于3%。结合真实案例探讨了模型适用性的初步检验方法,最终对模型的使用方法进行了论述。     

基于越限风险评估的分布式光伏电源接入配电网适应性研究

为合理评价现状配电网对规划分布式光伏电源的适应性,针对分布式光伏电源接入配电网引起的电压和潮流越限问题,讨论了典型接入配电网拓扑和接线模式,并在MATLAB/Simulink环境下建立了含分布式光伏电源模型的IEEE34标准节点配电网络系统.考虑到分布式光伏电源的随机出力扰动和负荷波动给配电网运行带来的风险,建立节点电压越限和支路潮流越限风险评估指标模型,分析了相同节点对不同容量电源的接纳能力,重点讨论了分布式光伏电源接入配电网准入容量.以配电网典型实际参数为例进行仿真实验,仿真结果验证了应用风险评估指标模型评估分布式电源接入配电网适应性的合理性.     

江西省竹笋中重金属含量水平及风险评估

为了解江西省竹笋中重金属污染现状。分别于2015年2月至2020年12月收集江西省40个县(市、区)的259份竹笋,测定其As、Hg、Pb、Cd、Cr这5种重金属元素的含量,并利用单因子污染指数法和综合污染指数法来评价竹笋中的As、Hg、Pb、Cd、Cr污染水平。江西省各(县、区)所测元素的含量总体平均值均未超标; As、Hg、Pb、Cd、Cr的单因子污染指数平均值分别为0.231 7、0.345 8、0.592 2、0.429 5、0.275 8;综合污染指数评价分析结果表明218份样品处于未污染状态,占总样本的84.17%; 31份样品处于警戒限,尚清洁水平,占总样本的11.96%;5份样品处于轻度污染,占总样本的1.93%;2份样品处于中度污染,占总样本的0.78%; 3份样品处于重度污染,占总样本的1.16%。江西省大部分地区竹笋并未受到重金属元素的污染,处于安全水平。     

基于云计算的配电网脆弱性分析系统的设计

本文针对配电系统的脆弱性评估与控制问题,将云计算理论应用到配电网脆弱性的分析研究中,设计了基于云计算的配电网系统分层控制结构,并利用风险评估的风险指标实现了配电网脆弱性评估的功能.     

基于综合模拟法的重庆市房地产市场风险评估研究

房地产市场作为重要的消费市场和投资市场,其市场风险的大小一直备受关注。本文结合重庆市2002—2011连续十年的相关数据,采用综合模拟法对2002—2011年的重庆房地产市场风险进行了综合评估。结果表明,重庆市房地产市场总体呈现平稳态势,局部出现较小幅度的波动。受经济发展周期与宏观政策的影响,重庆房地产市场在2005年相对偏冷,2010年相对偏热。     

计及SOP参数优化的柔性配电网风险评估方法

为分析智能软开关(soft open point, SOP)连续调节能力对柔性配电网(flexible distribution network, FDN)风险的影响。首先,实现基于三点估计的FDN风险评估方法;采用三点估计法结合交直流交替迭代法和Gram-Charlier级数展开法进行FDN概率潮流计算,获得节点电压与支路有功功率的概率密度函数,使用越限偏移量结合风险偏好型效用函数构建严重度函数,根据风险评估理论建立并计算风险评估指标。其次,在此基础上,提出一种计及SOP参数优化的FDN风险评估方法;以系统总风险最低为目标,建立计及SOP参数优化的FDN风险评估模型,采用粒子群优化算法结合基于三点估计的FDN风险评估方法对其进行求解,用得到的结果去配置SOP,并对此FDN进行风险评估。以3个IEEE 33节点网络通过三端口SOP互联形成的FDN为例,验证了所提风险评估方法的有效性,分析了SOP连续调节能力以及不同接入位置对FDN风险的影响。     

基于GIS的大连市暴雨洪涝灾害综合风险评估

利用大连市日降水数据和社会经济数据,采用层次分析法(AHP)和熵权法,结合GIS技术,从暴雨洪涝灾害的危险性、暴露性、脆弱性和防灾减灾能力4个因子入手,选取18个暴雨洪涝灾害综合风险评价指标建立大连市暴雨洪涝灾害综合风险评估模型,对大连市暴雨洪涝灾害的综合风险进行评估。结果表明：从暴雨洪涝灾害危险性空间分布来看,大连市具有东北部、西南部地区较高,中部地区较低的特点;北部地区暴雨洪涝灾害暴露性和防灾减灾能力均较低,而南部区域较高;西南部、中部地区暴雨洪涝灾害脆弱性较高,东北部、南部地区脆弱性较低。大连市暴雨洪涝灾害综合风险等级以中风险为主,占全市总面积的41.3%,从大连市的东北到西南方向呈片状分布;其次是低风险区,占全市总面积的20.93%,主要分布在庄河市的西北部和瓦房店市;高风险区域面积小,仅占全市总面积的0.72%,集中分布在沙河口区和长海县。沙河口区和长海县作为大连市暴雨洪涝灾害的高风险区,在极端暴雨条件下极有可能发生洪涝灾害,已成为防洪工作的重点关注地区。     

基于云重心评判法的配电网可靠性与经济性综合评估

介绍了配电网可靠性与经济性评估体系指标的确立原则,确定了综合评估的指标体系,应用AHP法确定各指标权重,提出一种云重心评判的方法,并将其应用到某能源基地远期规划,结果表明,该方法能较好进行综合评估,是一种有效的综合评估方法。     

综合风险评估的一个基本模式

从分析中英文“风险”一词的差异入手,从“风险”由“风”和“险”两个字构成,风险为一个综合概念出发,引入了一个一般性的风险定义,“风险是与某种不利事件有关的一种未来情景”,通常的综合风险评估,并非是对“综合风险”进行评估,而是指以组合手段对风险进行评估,本文将多因素决定的风险称为综合风险,并将其分为“伪风险”、“概率风险”、“模糊风险”和“不确定风险”4类,而且归纳出评估“概率风险”和“模糊风险”的基本原理和形式化基本模式,本文梳理出来的相关概念和基本模式,不仅高度概括,使其涵盖了现有的概念和模式,而且意义明确,便于风险勾通和交流,本文给出两个简单算例,说明了基本模式既适用于简单的洪水风险评估,也适于复杂的地震灾害模糊风险评估。     

基于模糊神经网络的煤矿安全评价综合评判

针对煤矿安全综合评价方法中因人为因素、模糊因素及动态因素而导致评价结果不够准确的情况,依据煤矿安全评价指标体系结构,构建了基于模糊神经网络的多级模糊评判模型,提出了神经网络分级BP学习算法,解决了多级模糊评判中权值学习困难的问题,使训练速度和评判的准确性大幅提高.以鸡西矿业集团煤矿为研究对象,建立了基于模糊神经网络的安全评价模型.结果表明:该方法能有效地对煤矿进行安全评价,综合评判客观、准确.     

并行神经元集成在风险评估中的应用

研究了信息安全风险评估的并行求解方法,以神经元集成为出发点,借助于多个神经元网络并行逼近风险评估值,以降低评估时间和提高评估精度.提出了并行神经元集成风险评估算法,并应用到实例中,实验表明,并行算法能够有效地减少评估花费的时间和增加风险评估准确性.     

基于贝叶斯网络的物流无人机碰撞风险评估

为降低城市物流无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）碰撞风险,识别关键风险因素,构建贝叶斯网络模型进行风险评估。在收集7个真实无人机碰撞事故案例和文献调研的基础上,提炼出15个主要风险因素,并通过问卷调查将风险集划分为低、中、高三个等级对风险发生概率数据进行收集与评估,随后运用解释结构模型（interpretative structural modeling,ISM）对风险因素进行层级划分构建贝叶斯网络模型。根据所构建的贝叶斯网络,将收集数据导入GeNIe,对贝叶斯网络模型进行参数学习,得到无人机碰撞风险不同等级的概率分布。最后对贝叶斯网络模型进行逆向推理、敏感性分析和影响强度分析,明确导致无人机发生碰撞事故的关键因素和敏感因素,依据分析结果提出风险防控建议。     

网络安全风险评估方法的研究

根据当前网络安全所面临的风险,探讨评价网络安全风险的指标体系,通过定性分析与定量计算相结合的方法,引入模糊数学的概念,提出网络安全风险的评估模型,以期为网络安全建设提供依据和尺度.     

基于模糊贝叶斯网络的高层建筑火灾风险评估方法

为量化分析高层建筑火灾事故的风险因素,提出基于模糊贝叶斯网络的高层建筑火灾风险评估方法。首先分析37起典型事故调查报告,基于火灾事故致险机理并依据《建筑设计防火规范》(GB 50016—2014)等国家规范和技术标准,从建筑防火能力、建筑灭火能力、应急疏散能力、安全管理能力4个方面建立指标体系;然后基于专家知识结合模糊数学量化各要素的先验概率并确定条件概率,通过构建模糊贝叶斯网络模型,运用Netica软件进行分析,得出各要素的发生概率;最后以H小区进行了实例验证与分析。结果表明：小区高层建筑风险等级为Ⅱ级中等水平,与小区实际情况相符,验证了该方法的可行性和合理性,为高层建筑火灾风险评估优化完善提供参考借鉴。     

高层建筑火灾风险的神经网络评价

通过对模糊综合评价和人工神经网络评价进行分析比较,表明神经网络采用非线性转换函数的处理方法更符合火灾风险评价的非线性特性。针对神经网络易陷入局部极小而引起评价指标权值分布不合理的缺陷,提出运用遗传算法克服神经网络的这种缺陷,在此基础上建立了基于遗传算法和神经网络的建筑火灾风险评价模型。研究实例证明了此模型的可行性。图1,表3,参11。     

单体滑坡风险评估的二级模糊综合评判

选取地形地貌、地质、气候、水文、植被和人为活动6个致灾指标,人口密度、工程设施和土地利用3个承灾因素,将二级模糊综合评判模型用于单体滑坡风险的评估.先在同类因素间进行初级评判,再利用初判的结果进行类间的二级评判.以青川窝前滑坡为例进行了二级模糊综合评判的实现,得出危险度为0.49,易损性度为0.067,危害度为0.033.     

贵阳市建筑灰尘重金属粒径效应及健康风险评估

以贵阳市4个建筑工地9个区域的建筑灰尘为研究对象,分析不分粒径混合样品中Cu、Pb、Zn的总量,并对3种重金属含量的粒径分布及其中、细颗粒灰尘重金属健康风险进行评估。实验结果表明:贵阳市建筑灰尘中Cu、Pb、Zn含量的变化范围较大,存在不同程度污染,其中Zn为超过背景值倍数最高的重金属。3种重金属的富集存在空间差异,Cu的较大值出现在建筑区旁道路、建筑区门口、金属堆放区,Pb的较大值出现在建筑区门口、建筑区内道路、建筑区旁道路,Zn的较大值出现在楼内、楼梯、建筑区门口、建筑区内道路、金属堆放区。不同重金属的粒径分布差异较大,细颗粒是主要的污染粒径区间。中、细颗粒重金属含量存在显著空间差异,与重金属全量空间分布基本一致。3种重金属在各区域都表现出细颗粒富集最大,均超过40%,粗颗粒富集最小。手-口摄入途径是人群对中、细颗粒建筑灰尘Cu、Pb、Zn暴露的主要途径。儿童非致癌风险高于成人,但3种重金属对人群非致癌风险均小于阈值1;对人群不造成健康危害。建筑灰尘重金属非致癌风险对不同人群在空间上差异较大,建筑区内道路、建筑区旁道路、建筑区门口灰尘对儿童的叠加风险指数接近1,潜在危险不容忽视;成人在各区域的叠加风险指数均未超过0.1,未表现出突出的健康风险。     

物业管理项目风险模糊综合评价模型研究

应用模糊数学的基本原理建立了物业管理项目风险的模糊综合评价模型,采用层次分析法确定了各风险因素的权重,提出了物业管理项目风险的评价指标体系,并通过风险评价的实例阐明了模糊综合评价模型的应用.     

环境质量综合评价的RBF网络方法

为提高评价模型的精度,用评价标准表确定RBF网络的输入、输出,并给出了大气环境质量综合评价的MATLAB环境下的径向基函数(RBF)神经网络的结构、仿真函数和输出方法．实例分析表明,MATLAB环境下的RBF网络方法,不仅能确定各评价对象所属的级别、进行不同评价对象之间大气环境质量优劣的比较,而且精度较高、操作简便、实用性强．