利用有效的飞行计划管理体系提高航班正常率

本文主要以航班飞行计划为对象，设计并创造了一个提供民航各系统运行的计划管理体系，并介绍了它的可行性和优越性。     

基于测量不确定度的电力系统状态估计（一）结果评价

在测点真值未知的情况下,如何对状态估计结果进行科学合理评价,是进行状态估计研究首先而且必须要解决的问题,也是现有状态估计研究的难点.文中分析了造成这一困难的原因,基于测量不确定度理论,提出了测点正常率概念,证明了测点正常率较大的状态估计结果更具合理性.给出了衡量状态估计结果合理性的具体方法.对测点正常率与日常运行中常用的测点合格率之间的关系进行了研究.对真值已知情况下状态估计结果评价指标的选取进行了较为详细的讨论.     

基于贝叶斯理论的传感器网络节点故障检测方法

提出了运用贝叶斯理论进行传感器网络节点故障检测的方法,通过分析传感器网络中各节点的影响关系,利用贝叶斯理论对各节点的正常率进行估值计算,给出正常率计算的推导过程,通过实例验证了计算过程并与其他检测方法进行了比较分析.该方法计算简单、方便、快速,能估算检测用例数目、降低检测成本,为传感器网络节点故障的检测提供了支持.     

基于测量不确定度的电力系统状态估计（二）方法研究

基于正常测点概念构造了相应测点评价函数,用于评价测点是正常测点还是异常测点;在此基础上,提出了以测点正常率最大为目标函数的状态估计新模型。为使估计结果更接近于实际运行情况,模型中可考虑潮流约束和实际物理约束。用现代内点法求解该模型,计算速度快,收敛性好。与以往方法相比,文中所述方法的状态估计结果测点正常率高,可自动辨识不良数据,估计结果不易受不良数据影响,有较强的抗差性;所求得的解为潮流解,满足各种物理约束,更加接近实际;计算中无需进行不良数据检验,无需主观设定测点权重,大幅度减少了调试和维护工作量。     

基于测量不确定度的电力系统状态估计（三）算法比较

加权最小二乘估计准则在电力系统状态估计中应用广泛,但其结果易受不良测点影响。为解决这一问题,已经提出了加权最小绝对值准则、非二次准则等估计器。应用大量算例,对已有估计准则和文中所提出的以最大测点正常率为目标的状态估计方法进行了对比研究,进一步对残差污染情况进行了讨论。算例表明,在估计结果合理性方面,当测点中不含不良数据时,文中所提出的方法与加权最小二乘估计相当,优于其他方法;当测点中含有不良数据时,文中所提出的方法大幅度优于以往状态估计方法,说明所提出的方法可较好地解决残差污染问题。     

面向正常性的飞机排班优化算法

针对航班正常性问题,在飞机排班问题基础上,引入正常性约束,建立面向正常性的飞机排班模型,提出一种两阶段启发式算法进行求解.构建符合正常性要求的候选航班链集合,将排班问题转化为候选链对航班计划的集合覆盖问题.通过0-1整数规划求解集合覆盖问题,得到满足正常性约束的最小飞机数量排班方案.松弛正常性约束减小飞机使用数量,满足飞机数量约束.通过迭代搜索寻求正常性与飞机数量平衡的最优排班方案.实验结果表明,该方法可以有效提升航班计划的正常性期望.     

南昌市婴幼儿微量元素及铅含量普查与分析

目的为了对我市婴幼儿微量元素以及铅的水平有一个了解，使各级保健机构及家长能够有针对性的对未达标人员进行早干预、早治疗、早恢复。方法使用MP-2型溶出分析仪对576名10个月以上7岁以下婴幼儿的末梢血做铁、锌、钙、镁、铜、铅六种元素检测。结果3个年龄组各元素正常率由低至高均为锌、铅、钙、镁、铁、铜；1-3岁年龄组的正常率最低。结论锌、钙、镁、铁为本地区婴幼儿易缺乏的元素，1-3岁幼儿的饮食和生活习惯处于从婴儿到儿童的过渡时期，对其应更加注意个人清洁卫生、合理膳食、平衡营养。     

基于不确定测度的电力系统抗差状态估计：(一)理论基础

传统电力系统状态估计的理论基础是传统统计学的大数定律,即当量测量的数目趋近于无穷大时,估计值以概率为1逼近于真值。而实际系统中量测量的数目有限,有时甚至是小样本,此时传统状态估计的评价指标和估计精度没有理论上的保证。针对这种情况,引入不确定理论体系下不确定测度概念,阐述了在状态估计中不确定测度与测量不确定度和量测误差的区别与联系;进一步在不确定理论体系下,重新给出了正常测点、异常测点、测点正常率的定义,并提出考虑正常率和量测量偏离真值程度的新的状态估计结果评价指标,证明了其合理性。     

基于不确定测度的电力系统抗差状态估计：(二)模型方法

以基于不确定测度的评价指标即兼顾测点正常率的偏离度为准则函数,提出了状态估计的多目标规划模型。为便于求解,采用目标规划法将所述状态估计的多目标规划问题转化为单目标规划问题,并采用双曲正切型矩形脉冲及采用改进凝聚函数逼近无穷范数型函数,从而将模型转化为目标与约束处处连续可导的单目标规划问题,最后采用拉格朗日乘子法进行求解。所述方法具有适应小样本估计、估计结果测点正常率高与偏离度小及抗差性强的优点。     

基于测量不确定度的电力系统状态估计（二）方法研究

基于正常测点概念构造了相应测点评价函数,用于评价测点是正常测点还是异常测点;在此基础上,提出了以测点正常率最大为目标函数的状态估计新模型.为使估计结果更接近于实际运行情况,模型中可考虑潮流约束和实际物理约束.用现代内点法求解该模型,计算速度快,收敛性好.与以往方法相比,文中所述方法的状态估计结果测点正常率高,可自动辨识不良数据,估计结果不易受不良数据影响,有较强的抗差性;所求得的解为潮流解,满足各种物理约束,更加接近实际;计算中无需进行不良数据检验,无需主观设定测点权重,大幅度减少了调试和维护工作量.