基于实际电网的电压/无功控制策略研究

针对某省2002年实际背景电网,提出了在合理配置无功功率补偿容量前提下,基于变比及补偿容量调节对母线电压变化灵敏度的大小安排变比和补偿容量调整顺序和调整量的电压／无功控制策略、仿真分析表明,基于该策略制定的调整方案电压调整范围大,调压效果显著;满足同样调压要求所需的变比和补偿设备调整次数少、调整量小,不仅能提高电压合格率和系统电压稳定性,而且能显著降低系统网损,提高运行经济性、本文所提出的电压／无功控制策略,对于合理解决现代复杂电网的电压一无功综合协调控制具有较大的理论及实际意义,对于制定电力系统自动电压控制(AVC)方案具有普遍借鉴意义。     

分布式网络拓扑管理系统研究与实现

随着电力行业计算机通信网络系统和应用日益普及和完善,集中式的网管软件面临应用挑战,其拓扑管理的实时性不能满足网络规模扩大后的应用要求。文中分析分布式网络拓扑管理方案,通过有效的网络拓扑分割方式,设计并实现了由拓扑管理主站和嵌入式Linux装置实现的拓扑管理子站构成的、实时性增强的分布式网络管理系统。结合系统的实现,进行了实现难点分析和总结,并为下一步的改进完善指出了方法。     

预测模型组合开关

不同预测模型在同一时刻都存在不同的预测误差,最优组合预测的预测精度要比其他模型高,但并不是所有时刻误差都最小,有的时刻可能比单项预测误差还大,因此,在预测时就存在较大的风险.再组合预测可以降低预测风险,但方法比较复杂难以推广.针对这些问题,我们设计一种预测模型组合开关,根据数据的变化,不同时刻采用不同预测模型,使预测误差每一期都最小,或不是最大.实证结果表明,预测模型开关能够根据数据特征有效控制模型输出.     

不确定的多商品流多准则供应链网络模型

基于供应链网络中同层成员的相互竞争以及不同层成员间的相互合作关系,构建了不确定条件下由制造商、分销商和零售商组成具有多准则决策的多商品流供应链网络模型.研究了制造商和分销商的多准则决策,零售商在市场需求不确定条件下进行决策,同时考虑了制造商和零售商之间的直销关系.利用变分不等式的形式给出了供应链网络中各层以及整体的均衡条件和相应的经济解释.最后,通过算例说明了模型的合理性.     

基于BP神经网络PID参数自整定的研究

PID控制是迄今为止在过程控制中应用最为广泛的控制方法。但在实际应用中，其参数整定仍未得到较好的解决。本文把神经网络技术应用在PID控制中，充分利用神经网络具有非线性函数逼近能力，构造神经网络PID自整定控制器，并通过仿真试验，取得较好的结果。     

点与线的复制：基于网络思维的系统观

＂复制＂是一种普遍存在的现象,其表现为重复、拷贝或再造某种事物、结构或关系。这种现象在生命系统中尤为明显。通过把系统表征为由点（属性）和线（关系）所组成的网络,网络思维可以作为考察各种系统的认知工具。这种思维除了可以进行诸如还原、切出、背景化和层级化等多种表层操作以外,还具有更深层的点和线的复制。以对部分与整体、系统和环境的辨析为引导,本文首先简要回顾了鲁曼系统理论中的系统观发展史,然后以现有系统观的生命系统模式作为框架,提出把复制性作为网络思维的图式（基于点线符号的网络）及其考察的对象（系统）的基本特性,从而为利用网络思维考察各种系统提供新的理论依据和分析视角。     

基于GRU-DRSN的双通道人体活动识别

人体活动识别(human activity recognizition, HAR)在医疗、军工、智能家居等领域有很大的应用空间。传统机器学习方法特征提取难度较大且精度不高。针对上述问题并结合传感器时序特性,提出了一种融合CBAM(convolutional block attention module)注意力机制的GRU-DRSN双通道并行模型,有效避免了传统串行模型因网络深度加深引起梯度爆炸和消失问题。同时并行结构使得两条支路具有相同的优先级,使用深度残差收缩网络(deep residual shrinkage network, DRSN)提取数据的深层空间特征,同时使用门控循环结构(gated recurrent unit, GRU)学习活动样本在时间序列上的特征,同时进行提取样本不同维度的特征,并通过CBAM模块进行特征的权重分配,最后通过Softmax层进行识别,实现了端对端的人体活动识别。使用公开数据集(wireless sensor data mining, WISDM)进行验证,模型平均精度达到了97.6%,与传统机器学习模型和前人所提神经网络模型相比,有更好的识别效果。     

软件工程监理中多目标计划优化决策的探讨

提出了软件工程监理过程中多目标网络计划优化的数学模型,在该数学模型中构建了软件工程监理的多目标决策问题的目标函数,具体分析了软件工程监理过程中工期、费用和资源这三个主要控制目标,采用AHP层次分析法确定各目标的权重分配,以求较好地解决多目标网络计划的优化决策.     

软件构架描述语言ADL的研究进展

软件构架是对子系统、软件系统构件以及它们之间相互关系的描述,已逐渐成为软件工程领域的研究热点以及大型软件系统与软件产品线开发中的关键技术之一.构架描述语言(ADLs)是具有构架结构的规范及其操作语义的形式化体系,采用形式化手段表达和推理软件构架,它提供了建模软件系统概念构架的特征.与编程语言、需求语言、建模语言、模块互连语言(MILs)等不同,ADLs形式化地描述了整个系统的构件、连接器、配置及其约束关系,除了识别系统的构件和连接器之外,还专门表达了构件的行为规范、协议规范和连接器规范.目前ADLs的研究逐步转移到移动及可视化集成框架的研究、ADLs支持工具的研究、提高支持工具的有效性等方面.融合ADL与UML进行系统建模与分析也是一个重要的研究内容.     

大学生网络技术专业学习动力的培养与巩固

目前,一些大学里有相当一部分的学生学习状况并不理想,网络专业大学生的学习动力不足,需提高网络专业大学生学习动力。本文针对当前网络专业大学生学习动力不足的现状,找到学习动力缺失的原因,并阐述了如何培养和巩固网络专业大学生的学习动力。