考虑负荷及煤气量不确定性的企业微电网自发电调度模型

合理地制定企业微电网自备电厂机组出力及煤气消耗计划,对降低企业发用电成本,减少环境污染有着非常重要的意义。以企业微电网发用电成本最小化为目标,采用情景树来描述用电负荷及煤气量的不确定性,建立企业微电网自发电调度随机优化模型。该模型中存在安全约束,采用盒式不确定集合描述该安全约束;为避免盒式集合安全约束过于保守的特性,利用椭圆集合替代盒式集合,通过调节风险系数,改变决策的保守特性;给出煤气柜位状态转移图,将安全约束等价转化为线性约束进行求解。应用某大型钢铁企业实际数据进行测试,结果表明:在电网负荷谷时段,企业以电网购电为主;在用电高峰时段,企业以自发电为主;用椭圆集合替代盒式集合,通过调节风险系数能有效避免决策的保守性。     

电力公司改变竞标策略对PX市场的影响

电力市场中存在多个竞标者，既“牵一发而动全局”，又非一个或几个竞标者可完全左右市场行为，因而，市场问题实际上是复杂的系统工程问题。文中通过研究PX（power exchange）搓合交易机理，探讨了市场电价的形成机制，建立了市场电价的数学模型，导出了电力公司改变竞标策略对PX市场电价影响的公式。数据仿真结果清晰反映出非管制电力市场的运行中，电力公司改变竞标策略对PX市场电价和成交电量的影响，该研究将有助于寻求最优竞标策略。     

基于因子隐马尔可夫模型的负荷分解方法及灵敏度分析

负荷分解是智能电网的关键技术,对负荷预测、需求侧管理及电网安全有重要意义。传统负荷分解方法的准确率受限于负荷特征的维度、采样频率和负荷的稳定性。文中提出了基于因子隐马尔可夫模型的负荷分解方法,利用该模型对负荷进行建模,对Viterbi算法进行了扩展并求解负荷状态,进而基于整数规划实现对总负荷的最优分配。该方法对负荷数据的稳定性和采样频率不敏感,可适用于家居和工业电力用户。同时,深入研究了Viterbi算法求解最优状态与观测扰动之间的影响关系,并进一步得到最优状态对于当前观测的允许扰动范围,这对负荷分解最优状态的可靠性评估有重要意义。     

基于贝叶斯神经网络的垃圾邮件过滤方法

垃圾邮件过滤是当前互联网应用中急需解决的一个重要课题，日益受到人们的关注。本文提出了一种基于贝叶斯神经网络BNN(Bayesian Neural Network)的垃圾邮件过滤方法，利用贝叶斯推理和神经网络相结合的贝叶斯神经网络算法对用户给定的正常／垃圾邮件集合进行训练，得到邮件过滤模型。并且提出了一种有效的特征选择方法，采用信息增益准则，有效降低了特征维数。经过实验测试，本文提出的方法可以实现对垃圾邮件的有效过滤。     

层次化网络安全威胁态势量化评估方法

安全评估是贯穿信息系统生命周期的重要管理手段,是制定和调整安全策略的基础和前提.只有充分识别系统安全风险,才能有针对性地采取有效的安全防范措施.基于IDS(intrusion detection system)海量报警信息和网络性能指标,结合服务、主机本身的重要性及网络系统的组织结构,提出采用自下而上、先局部后整体评估策略的层次化安全威胁态势量化评估模型及其相应的计算方法.该方法在报警发生频率、报警严重性及其网络带宽耗用率的统计基础上,对服务、主机本身的重要性因子进行加权,计算服务、主机以及整个网络系统的威胁指数,进而评估分析安全威胁态势.实验表明,该系统减轻了管理员繁重的报警数据分析任务,能够提供服务、主机和网络系统3个层次的直观安全威胁态势,使其对系统的安全威胁状况有宏观的了解.而且,可以从安全态势曲线中发现安全规律,以便调整系统安全策略,更好地提高系统安全性能,为指导安全工程实践、设计相应安全风险评估和管理工具提供了有价值的模型和算法.     

基于神经网络的电力系统短期负荷预测研究

电力系统负荷预测是电力生产部门的重要工作之一，作者利用BP神经网络进行电力系统短期负荷预测，在保证有足够的训练样本的前提下，对预测模型进行合理分类，构造了相应于不同季节的周预测，日预测模型，并对输入变量的选择，特别是温度的选取问题，进行了讨论，在神经网络训练的过程中，往往会出现过拟合的现象，给预测的结果带来不利的影响，为此在训练过程中，将样本随机地分离为训练集和测试集来防止这个问题，典型算例的计算表明，该方法是有效的。     

考虑水头影响的梯级水电系统优化调度算法研究

提出一种基于Ｌａｇｒａｎｇｉａｎ松驰技术的梯级水电系统优化调度算法，能够综合处理离散运行区间、最小启停机时间等离散约束、水库间的水力耦合网络约束以及水头影响。基于实际系统数据的数值验证表明了本算法的有效性和实用性。     

网络安全信息数据库

网络安全信息数据库旨在以安全信息数据库为核心,将人、规范和技术有机地结合在一起,通过信息数据库为网络管理人员提供有关网络中所有设备、设备类型、网络结构、各种版本软件、应用程序及其升级情况;提供系统过去曾经遭受过的入侵及其采用技术和解决对策、系统存在的漏洞及其解决措施、当前存在着什么样的风险及其如何防范等。帮助网络管理人员掌握系统各种情况,支持网络管理人员处理各种安全问题,从而使系统安全运行。     

离散事件动态系统性能评估的改进标准钟方法

标准钟（SC）方法是求解离散事件动态系统（DEDS）性能评估问题的十分有效的 仿真手段． 文中在SC的基础上提出了一种新的仿真算法——改进标准钟方法（ISC）．ISC 方法是一种和减小方差技术（VRT）中的条件期望法紧密结合的仿真算法，其算法中去掉了S C方法中的核心概念——标准钟．和SC方法相比，ISC方法不但具有更小的计算负担，而且还 具有更好的评估精度．文末给出的各种算例，均验证了ISC方法的有效性．     

具有模糊参数的大工业过程的关联平衡法

考虑到模型-实际差异,将子过程的数学模型中的系数处理为模糊数,提出了基于模糊 模型的大工业过程的稳态关联平衡法.论文研究了关联平衡法的三种情况:开环的、有全局反馈 的以及双迭代的关联平衡法.仿真结果验证了基于模糊模型的关联平衡法的有效性.同时表明 模糊双迭代法是迄今为止在线迭代次数最少的稳态协调算法.