基于灰色层次分析理论的烟气脱硫技术评价方法

将灰色关联及层次分析法引入烟气脱硫技术综合评价，探讨了从技术、经济、环保3个方面综合评价和优选烟气脱硫技术的方法和过程。通过建立完整的灰色评判模型，选取有代表性的灰色评判对象集及评判对象因素集，确定最优指标集，以邓聚龙先生提出的灰色关联分析法计算各参评对象与最优指标集的各因素关联系数，用层次分析法（AHP）确定权重系数，然后通过加权求和完成灰色综合评判，最后根据最大关联度原则选定最优烟气脱硫技术方案。并以典型的6种烟气脱硫技术为例进行了实际计算，给出了评价结果。为相关人员比较和评价不同的烟气脱硫技术提供一种新的思路和方法。     

石灰石/石膏湿法烟气脱硫技术的灰色综合评价

将灰色综合评价方法引入电厂烟气脱硫,对5种石灰石/石膏湿法烟气脱硫技术进行了评价.通过建立灰色评价模型,选取有代表性的灰色评判对象和对象集,确定最优指标,计算灰色关联系数,根据最大关联度原则选取了最优的石灰石/石膏湿法烟气脱硫技术方案,为相关人员进行类似评价提供了一种思路和方法.     

火电厂烟气脱硫技术的模糊综合评价

介绍火电厂烟气脱硫技术综合性能评价的多级模糊数学模型。因此集由环境性能、经济性能和技术性能3类大因素构成,其中每一因素集包括具体的评价指标。首先确定各具体性能指标的隶属函数,对每一类大因素进行初级综合评价,在初级评价结果的基础上进行2级综合评价。 利用此模型对6种主流烟气脱硫技术进行评价,根据最大隶属度原则得到客观的评价结果。     

一种适用于火电厂脱硫工艺选择的模糊综合评价模型

基于对模糊综合评价模型构建原则和步骤的介绍，系统阐述一种脱硫工艺模糊综合评价模型中所涉及的各组成部分，包括评价对象集的选取；对象因素集的构成和分析、相互关系及设定原因；隶属函数的选取；权系数的确定及合成运算模式的选择等。     

基于模糊综合评判的火电厂状态评估

将模糊综合评判引入火电机组状态评估,系统地对来自5座电厂的5台容量为600 MW级机组的总体状态进行综合评判。通过选取有代表性的模糊评判集、评判主因素集和子因素集,建立完整的模糊综合评判模型,重点研究与分析了建立评估模型的过程——评判因素集的选取及多指标的层次划分、隶属函数的选取和建立以及因素重要程度模糊集的确定方法。通过对所有指标评估的汇总,可以进行不同机组在同一特性下的比较,也能够清楚地判断出综合性能较好的机组,评估的结果可以用来考核机组各项指标的完成情况,同时也可以用来开展机组间竞赛。     

石灰石-石膏湿法烟气脱硫方案的模糊综合评价

对于一个燃煤电厂,如何在同一种脱硫技术的不同设计方案中选择既经济又可行的脱硫工艺,是一个非常重要的问题。首先利用专家评议法得到了各评价因素的重要程度;利用模糊分布的方法得到了这些因素与脱硫效率、单位kW造价和单位kW运行费用的隶属关系;最后利用模糊综合评价方法对石灰石-石膏湿法烟气脱硫技术的多个设计方案进行了模糊综合评价,选出最优方案。     

石灰石石膏湿法烟气脱硫方案的模糊综合评价

对于一个燃煤电厂,如何在同一种脱硫技术的不同设计方案中选择既经济又可行的脱硫工艺,是一个非常重要的问题。首先利用专家评议法得到了各评价因素的重要程度;利用模糊分布的方法得到了这些因素与脱硫效率、单位kW造价和单位kW运行费用的隶属关系;最后利用模糊综合评价方法对石灰石石膏湿法烟气脱硫技术的多个设计方案进行了模糊综合评价,选出最优方案。     

基于云模型和灰关联投影法的烟气脱硫技术优选

针对烟气脱硫技术优选中存在自然语言型评价信息和评价指标间具有灰色关联性的问题,提出基于云模型和灰关联投影法的烟气脱硫技术综合评价模型。由技术性指标、经济性指标、环保性指标构成烟气脱硫技术综合评价指标体系。通过层次分析法确定指标的主观权重,采用熵权法确定指标的客观权重,基于加法原理融合主客观权重信息得到各指标的综合权重值。利用云模型表示自然语言型评价信息,实现了定性概念向定量表示的合理转换。在此基础上,结合灰色系统理论和矢量投影原理,计算评价对象的优属度,实现烟气脱硫技术方案优选。通过对6种有代表性的烟气脱硫技术进行比较分析,表明该模型具有客观科学、简单有效、灵敏度高的优点,能够为烟气脱硫技术优选提供可靠的决策依据。     

火电厂脱硫技术选型

介绍脱硫技术的选择原则，利用模糊综合评判法对脱硫技术进行评价，优选出适合不同火电厂的脱硫技术。     

应用模糊综合评判方法优化供电方案设计

分析了进行供电方案设计时的现存问题 ,指出了模糊综合评判方法应用于供电方案设计的优越性。针对供电方案所涉及的因素进行分析研究 ,将影响供电方案的因素分为两层。建立了供电方案的因素集和二级模糊综合评判方法数学模型 ,并选取加权平均型广义模糊算子作为模糊综合评判合成运算的算子。从实用的角度出发研究了供电方案各影响因素隶属函数的多种构造方法 ,根据各因素的不同特点确定出其隶属函数。最后 ,通过算例给出了模糊综合评判的方法和步骤 ,并对计算结果进行了分析     

电机设计模糊综合评价系统的研究与实现

基于模糊评判法建立了电机设计综合评价系统。通过建立模糊评判模型,对设计方案评判的指标体系及隶属度函数进行详尽分析,完成了电机设计方案的综合评价。在此基础上,从设计过程优化的角度出发,建立了面向电机设计全过程的综合评价系统,能够对电机设计的不同层次、不同阶段及时进行设计状态的评价,提高了电机CAD系统的智能化水平。     

考虑隶属度可变的继电保护变权模糊综合状态评价方法

继电保护的状态评价通过对保护设备的有效监测,同时引入科学客观的评价方法,可以及时准确地掌握设备的运行状况,从而合理安排检修计划,大幅缩短检修时间和提高检修质量。研究和对比了现有继电保护状态评价方法的不足之处,提出了一种考虑隶属度可变的继电保护变权模糊综合状态评价方法。首先完善了继电保护状态评价指标体系,并增加了新的评价指标和劣化度计算模型。其次提出了基于系数可变、正态分布且评语集为4区的可变隶属度函数模型,并考虑了隶属度模糊判别矩阵的动态修正问题,提出了效果更加明显的模糊矩阵动态修正方法。构造了幅度有区别且变权系数可调的惩罚—激励型变权函数。最后,在算例中利用该方法对某设备进行了状态评估,并验证了该方法的可行性和优势。     

基于模糊集对分析法的电能质量综合评估

在进行电能质量综合评估时,选用电压偏差等7个指标作为其评估指标体系,然后,通过多位专家应用层次分析法确定其指标权重,但是层次分析法确定权重时人为主观因素的影响较大,文中,运用灰色关联分析法避免多位专家意见不统一造成的权重分配错误,使评估过程更加科学合理;针对电能质量综合评估指标的不确定性,引入集对分析法,将各评估指标与评估标准组成一集对,建立了电能质量综合评估的模糊集对分析模型,实例结果验证了模糊集对分析进行电能质量评估的有效性     

A self-organizing knn fuzzy controller and its neural network structure

This paper introduces a fuzzy controller that can be designed without specific information on the membership functions and the fuzzy rules. We show how the membership values of crisp inputs can be determined by K-nearest-neighbour (KNN) distance measures applied to the centres of the input clusters. Based on this new type of membership values, we introduce a KNN defuzzification method that allows the direct estimation of the crisp output of the given input data. the proposed computational model requires a clustering (self-organizing) process. We employ a simple clustering method that can adaptively allocate new clusters as more data become available to the controller. We prove that the resulting controller can uniformly approximate any real and continuous function to any desirable accuracy on a compact set. For hardware implementations we develop a neural network structure of the proposed fuzzy controller and compare it with other types of neural networks. It is shown that the three-layer sigmoid neural network and the Gaussian radial basis function (GRBF) network are special cases of this structure. A learning algorithm for the new structure is provided. the performance of the proposed controller is considered through three application studies: a controller design for truck backer-upper control, the prediction of the S&P 500 index, and the prediction of the Mackey-Glass time series.     

融合模糊聚类的变分水平集图像分割模型

针对在图像分割中变分水平集与模糊聚类都具有通过最小化目标函数来提取目标物体这一特征,提出了汲取两种方法优势、实现融合的新方法。该方法利用模糊聚类中隶属度函数的从属性质,建立了新的变分水平集能量函数模型,通过极小化能量泛函,获得了水平集函数演化的偏微分方程,实现了目标物体的提取。实验结果表明,该方法具有良好的分割质量与分割效率,验证了新模型的合理性与有效性。     

Fuzzy unit commitment solution—A novel twofold simulated annealing approach

The authors propose a twofold simulated annealing (twofold-SA) method for the optimization of fuzzy unit commitment formulation in this paper. In the proposed method, simulated annealing (SA) and fuzzy logic are combined to obtain SA acceptance probabilities from fuzzy membership degrees. Fuzzy load is calculated from error statistics and an initial solution is generated by a priority list method. The initial solution is decomposed into hourly-schedules and each hourly-schedule is modified by decomposed-SA using a bit flipping operator. Fuzzy membership degrees are the selection attributes of the decomposed-SA. A new solution consists of these hourly-schedules of entire scheduling period after repair, as unit-wise constraints may not be fulfilled at the time of an individual hourly-schedule modification. This helps to detect and modify promising schedules of appropriate hours. In coupling-SA, this new solution is accepted for the next iteration if its cost is less than that of current solution. However, a higher cost new solution is accepted with the temperature dependent total cost membership function. Computation time of the proposed method is also improved by the imprecise tolerance of the fuzzy model. Besides, excess units with the system dependent probability distribution help to handle constraints efficiently and imprecise economic load dispatch (ELD) calculations are modified to save the execution time. The proposed method is tested using standard reported data sets. Numerical results show an improvement in solution cost and time compared to the results obtained from other existing methods.     

基于多特征相似性融合的隶属度函数研究

针对传统隶属度函数在变量个数和类型选择两方面存在的不足,在分析人脑对事物特征相似性的判定机理基础上,定义了模糊集合代表元素和基于多维特征向量的标准评价距离,提出了基于多特征相似性融合的隶属度函数确定方法.针对电池模糊均衡管理的实验结果表明,在电池有效容量降低情况下,采用该方法确定电压模糊集合的电池管理系统将均衡效率提高...     

Selection of suitable fuzzy operators for representative power factor evaluation in non-sinusoidal situations

Power factor is well defined in sinusoidal situations, however, in the presence of harmonics, different power factors exist and they may provide different values in which case, evaluation becomes problematic. In Morsi and El-Hawary (2008) [1], [2] and [3], fuzzy systems have been used by the authors to develop a representative index that quantifies the power factor in different operating conditions including sinusoidal and non-sinusoidal situations. However, since different fuzzy operators can be used in the fuzzy system, which will affect the measured output power factor index, this paper investigates the implementation of different fuzzy operators when applied to the developed fuzzy system-based power factor evaluation, in different operating conditions. It is found that the use of the ‘algebraic product-sum’ operation offers the most suitable connection method, while the ‘algebraic product’ is the most preferred as an implication method and the ‘maximum’ operation is best suited for the aggregation operation. These combinations offer the most suitable means for establishing a representative power factor under non-sinusoidal conditions with the least computational burden.