高压直流换流站的相关失效模式探讨

相关性是系统失效的普遍特征,是系统可靠性分析中不可回避的问题。对高压直流输电系统两端换流站内的主要相关失效模式进行了分类研究,以交流滤波器组、控制保护系统、换流阀系统、平波电抗器等具有代表性的系统为例,根据失效过程的不同特点,分别建立了串联系统、含重复事件的故障树、载荷-性能模型以及马尔柯夫过程等相适应的可靠性分析模型,并给出了相应的系统失效概率计算公式,为高压直流输电系统的可靠性评估提供了有效的模型基础和可行的分析方法。     

MI和改进PCA的降维算法在股价预测中的应用

考虑到单个特征对标签的有效性及多特征之间的信息冗余问题,提出一种联合互信息和改进PCA的双重降维方法。利用互信息对众多的特征进行初步筛选,舍弃一部分对标签信息贡献较低的特征,使用累积方差贡献率和复相关系数共同确定主元个数的主成分分析法进行二次降维,不仅保证了主元模型的信息容量,同时也避免了过多噪声的参与,从而保证了预测过程的准确性。通过神经网络对实际股票数据进行预测,表明了提出的降维算法的有效性。     

处理配电系统可靠性评估不确定性的未确知数学方法

提出了基于未确知数学理论的处理配电系统可靠性评估不确定性的新方法，即用未确知有理数表示原始参数和可靠性指标。结合网络等值法，给出了基于未确知有理数的配电系统可靠性评估模型和算法。该方法与常规的可靠性评估方法相比，可反映各原始参数不确定性对可靠性指标的综合影响及指标值的可能性分布情况，可以更精细地描述系统可靠性的真实程度，通过一些简化处理后，计算量增加不大；与模糊可靠性评估方法和区间分析方法相比，提供的信息量更大，更充分地反映指标的不确定性，而计算量相当。通过实例说明了该方法的合理性和有效性。     

电力系统可靠性评估的不确定性数学模型探讨

介绍不确定性数学理论及其在电力系统可靠性分析中的应用。提出了基于不确定性数学理论的电力系统可靠性评估方法的总体框架：用相匹配的不确定性数表示原始参数：用随机性处理故障状态发生及状态转移等随机事件和过程;用模糊数学、灰色数学和未确知数学或其综合处理具有模糊性、灰色性和未确知性的参量、事件和过程;最后把不确定性数代入计算可靠性指标。该框架包含了常规的可靠性评估方法、模糊可靠性评估方法和基于区间分析等理论的方法．给出了可以提供更多信息量且计算量不大的可靠性评估方法。将综合处理随机信息、模糊信息、灰色信息和未确知信息的不确定性数学理论应用于电力系统可靠性分析．为建立更合理的电力系统可靠性模型和评估方法提供了一种新途径。     

核向量机与支持向量机相结合的二阶段快速学习方法

支持向量机(SVM)作为一种有效的模式分类方法,当数据集规模较大时,学习时间长、泛化能力下降;而核向量机(CVM)分类算法的时间复杂度与样本规模无关,但随着支持向量的增加,CVM的学习时间会快速增长。针对以上问题,提出一种CVM与SVM相结合的二阶段快速学习算法(CCS),首先使用CVM初步训练样本,基于最小包围球(MEB)筛选出潜在核向量,构建新的最有可能影响问题解的训练样本,以此降低样本规模,并使用标记方法快速提取新样本;然后对得到的新训练样本使用SVM进行训练。通过在6个数据集上与SVM和CVM进行比较,实验结果表明,CCS在保持分类精度的同时训练时间平均减少了30%以上,是一种有效的大规模分类学习算法。     

处理配电系统可靠性评估不确定性的未确知数学方法

提出了基于未确知数学理论的处理配电系统可靠性评估不确定性的新方法,即用未确知有理数表示原始参数和可靠性指标。结合网络等值法,给出了基于未确知有理数的配电系统可靠性评估模型和算法。该方法与常规的可靠性评估方法相比,可反映各原始参数不确定性对可靠性指标的综合影响及指标值的可能性分布情况,可以更精细地描述系统可靠性的真实程度,通过一些简化处理后,计算量增加不大;与模糊可靠性评估方法和区间分析方法相比,提供的信息量更大,更充分地反映指标的不确定性,而计算量相当。通过实例说明了该方法的合理性和有效性。     

埃尔米特自反矩阵的广义逆特征值问题与最佳逼近问题

在振动控制中,通常用矩阵的逼近问题来校正刚度矩阵和质量矩阵,使得它们具有给定的谱约束条件.本文基于埃尔米特自反矩阵的表示定理,利用矩阵的拉直和Kronecker积,得到了埃尔米特自反矩阵广义逆特征值问题解的一般表达式.进一步,对任意给定的n阶复矩阵对,利用Moor-Penrose广义逆和逼近理论,得到了其相关最佳逼近问题解的表达式.