基于CAS理论的国家大学生创新团队管理及其创新学习研究

创新型人才是社会的稀缺资源,高等院校作为创新型人才的培养基地,其创新能力培养方式的选择尤为重要。以创新能力聚合体——创新团队为单元,用复杂适应系统(CAS)理论分析了创新团队的复杂性系统特征,提出了自组织创新团队管理模式培养大学生的创新能力,为国内相关院校提供参考。     

用连锁故障搜索算法判别系统的自组织临界状态

根据复杂系统理论，电力系统在自组织临界状态下发生连锁故障的概率将会大大提高。为了判断某个实际电力系统是否处于自组织临界状态，进而提醒工作人员注意并采取一定措施，该文建立了基于交流潮流、考虑隐藏故障特性的连锁故障搜索算法，并利用该算法对华北电网进行了分析，得出了华北电网处于自组织临界状态的结论。分析了负载情况对系统发生连锁故障概率的影响，发现系统负载较均匀时发生连锁故障的概率将大大降低。     

电力系统大停电的自组织临界现象

应用复杂系统理论,通过分析美国电网大停电事故的部分数据,深入探讨了电力系统大停电规模与频率之间的幂律关系以及大停电规模分布的分形分维特征,提出了大停电现象可以用自组织临界性的概念来加以解释的观点.结合Hurst指数,进一步说明了存在着对电力系统大停电进行预测的可能.     

基于临界慢化理论的电力系统自组织临界影响因素阈值计算方法

众多复杂系统在临界相变的临界点附近存在临界慢化现象。针对目前大多数理论确定电力系统自组织临界点的算法复杂、计算时间长或无法提供实际应用中最为关心的判别"阈值"信息的现状,将临界慢化理论用于确定电力系统自组织临界点,并基于Mann-Kendall检验方法确定自组织临界影响因素的临界阈值,方法简单、易于实现。CEPRI 36节点系统和甘肃酒泉实例系统的仿真分析结果与滑动T-检验、负荷损失柱状图、幂律尾分布K-S检验证明了以上计算方法的正确性和高效性,从而可为实时预防电力系统大停电并提前做出针对性的预防控制提供理论基础和技术依据。     

基于潮流嫡的复杂电网自组织临界态判断模型

为研究复杂电网大停电的发生机理,同时找出影响大停电发生的关健因素,文中基于嫡理论提出了电网的潮流熵概念,用以定量描述线路潮流分布的不均衡性.基于潮流墒提出了复杂电网自组织临界态判断模型.对IEEE 118节点系统的仿真结果表明,潮流嫡对电网连锁故障的传播具有重要影响,是决定系统是否进入自组织临界态的重要因素.使用该判断...     

基于Mesh网络鲁棒性优化的电缆监控系统研究

电缆隧道由于空间密闭、管线密集,内部环境复杂,易出现监控节点损坏等情况,进而产生应急抢险工作时的监控盲区.因此,文中研究分析了当前应急监控系统的研究现状,提出并设计了一种Mesh网络架构鲁棒性优化的应急无线监控系统,具有高可靠性、自组织自恢复特性的特性.文中首先阐述了该监控系统的设计思路以及整体框架,通过仿真验证了所提...     

基于CAS理论的竞赛团队管理机制研究

国家大学生创新实验、周培源力学竞赛、大学生结构设计竞赛等是以研究团队的方式激发学生的学习兴趣、建立互助合作的团队关系、培养学生的创新能力。以竞赛团队为单元,运用复杂适应系统(CAS)理论分析竞赛团队复杂性系统的特征,提出了自组织团队的管理机制,为学生团队的管理提供了参考。     

电力系统不是自组织临界性系统

从自组织临界性理论的提出以及存在的问题出发,从电力系统的运行状态、所承受的扰动、仿真模型等方面全面阐述了电力系统连锁故障不是一种自组织临界性现象。自组织临界性理论只是一种统计学理论,这种统计学理论不能全面解释电力系统灾变的发生机制。要深入分析电力系统灾变的发生机制,必须研究复杂系统的动力学演化理论。     

一类非线性过程的智能控制方法研究

以一类典型的非线性过程控制系统双腔加热炉为背景,讨论复杂系统的控制问题.为了实现对复杂系统的稳定控制,必须考虑诸如非线性、大时滞、时变和强耦合的控制问题.设计了一种复合模糊神经网络控制器,利用模糊神经网络对系统进行辨识,利用神经元实现系统解耦,利用基于神经网络的自组织模糊控制器实现了系统的控制,实验证明了控制器对该类非线性过程控制的有效性.     

复杂系统理论在电力系统中的应用研究展望

国内外电网在过去十多年来曾发生多次由连锁故障导致的大停电事故,引起人们对电网安全的高度重视,促使人们深入研究连锁故障传播机理。近年来,关于复杂系统理论,特别是复杂网络理论的研究取得了重要进展。应用复杂系统理论为分析和研究大停电和连锁故障传播机理提供了一种新的视角,有助于从整体上掌握电力网络的复杂性,并讨论相应的动力学特性。主要从复杂网络、自组织临界性以及电网与通信网络的耦合关系这3个方面对近年来电力系统连锁故障建模以及电网脆弱性分析方面的研究进行综述,并展望相关重要研究课题与方向。     

基于复杂网络理论的区域综合能源系统可靠性评估

针对当前综合能源可靠性评估方法大多是面向微网系统,难以从系统拓扑结构角度分析区域综合能源系统可靠性的问题,建立了一种基于复杂网络理论的区域综合能源系统可靠性评估方法。首先,以区域综合能源系统作为研究对象,介绍了区域综合能源系统的基本结构,并分析了复杂网络理论应用的可行性;其次,通过对复杂网络内距离参数的改进,构建了包含网络特性的加权复杂网络模型;在此基础上,从系统网络拓扑的角度提出了包含节点以及系统整体的可靠性评估指标。最后,通过构建实际测试算例,验证了方法的有效性与适用性。文章探索了复杂网络理论在区域综合能源系统可靠性评估中的应用,可为未来区域综合能源系统的规划建设提供可靠性层面的指导。     

计及网络操作时电网任意复杂故障的简便计算方法

在计及网络操作的情况下，为计算电网任意复杂故障，首先将网络操作和任意复杂故障统一处理成对原网对称修正与不对称修正的组合，然后以操作支路和故障支路两侧节点为边界，将故障电网分解成对称修正网络，原网和不对称修正网络三大部分，基于叠加原理和多端口网络理论，导出了计及网络操作时计算电网任意复杂故障所需的全部公式。该方法的主要特点是：（1）计算过程中保持原网拓扑结构不变，计算过程简单；（2）对故障类型没有限制；（3）可自动适应网络拓扑结构变化；（4）既适用于相坐标也适用于序坐标。     

Information assurance in biomedical informatics systems

The DHS recognizes that the progression from data to information to knowledge and subsequently to wisdom is a key to robust, reliable, and resilient biomedical informatics systems. The systems that enable this progression are increasingly complex. Frequently these systems are so complex that no one, including their designers, understands all their interactions and the implications of changes. This complexity combined with closely coupled systems operations creates critical systems that are both fragile and brittle. In the systems, failure of a single component may adversely affect the integrity, confidentiality, and availability of many critical systems. National security efforts cannot afford to place the security of the homeland on the backs of brittle systems.     

基于电气介数的电力系统脆弱性分析

复杂系统脆弱性分析是现代社会的重要研究议题.近来,复杂网络理论也开始应用于电力系统的结构脆弱性分析.但是,一个纯粹的拓扑方法不能深刻表达电力系统的特性.因此,本文从复杂网络的概念出发,定义了表征网络电气特征的电气介数,该参数考虑了功率的分布和极限等电力系统的具体特征.通过比较IEEE39节点系统在遭受攻击后的传统介数和...     

Learning of symbiotic phenomena between agents by using neural networks

Recently, numerous attempts have been made by researchers to understand the essence of complex phenomena (complex systems). In this paper, we consider biological systems in nature as being among the most complex systems. The purpose of this paper is to propose a method of realizing symbiotic phenomena such as mutual benefit, competition, and exploitation more generally than the Lotka–Volterra equation by using neural networks. © 2002 Wiley Periodicals, Inc. Electr Eng Jpn, 140(1): 77–88, 2002; Published online in Wiley InterScience ( www.interscience.wiley.com ). DOI 10.1002/eej.1172 Copyright © 2002 Scripta Technica     

大型复杂电力系统的建模与智能优化控制

研究复杂电力系统的现场数据检测与信息融合、建模、控制、管理与决策及运行状态等特征,提出实现复杂电力系统的广义知识模型描述和智能建模策略,并介绍智能技术在广义知识模型和智能建模中的应用.     

基于半复小波的电力系统扰动检测新方法

对O.Chaari的复值小波进行了改进，提出了一种新型的半复小波，推导了半复小波的单向递推算法，从而提高了电力系统故障诊断的实时性；采用改进的半复小波对电力系统中各种典型的扰动信号进行了分析。仿真分析表明基于半复小波的电力系统故障实时检测方法，灵敏度高，具有很强的实时性，因而在提高电力系统的运行水平和供电质量方面，具有显著的社会经济效益。     

Simulative complex for the studying autonomous power-supply systems

The results of developing a complex for digital-analog and physical simulations for studying autonomous power-supply systems are presented. The simulative structure contains real samples, physical models, digital models, and a matching device. Hardware and software simulation tools form a part of the complex of automated design for power-supply systems of autonomous objects.     

复双共轭梯度法的结构

针对一般复线性方程组的求解问题，文献［１］和［２］用类比于实的双共轭梯度法的方式，提出了复双共轭梯度法。然而到目前为止，还没有文献直接从复方程组出发，推导出此重要算法的计算公式。本文从复方程组出发，先给出两个基本定理，然后通过严格的计算，给出复双共轭梯度法各公式的来源和推导过程，同时讨论了它的收敛性，从而展现出此法的数学结构。     

Event correlation

The advent of modern computer technology has enabled the development of many complex man-made systems. These include discrete manufacturing systems, communication networks, computer systems, traffic control systems, and inventory systems. A common characteristic of these systems is that they have discrete states (e.g., idle, processing, queue empty/full, and normal/faulty). Also, their state transition is triggered by events (e.g., part arrival/dispatch, alarms, commands, and timeout). For this reason, these systems are called discrete event systems or event-driven systems. As today's industry moves towards more complex, distributed and heterogeneous discrete event systems, there is a growing need for integration, consolidation, correlation, and distribution of the events coming from the systems. Event correlation achieves those objectives using methods borrowed mostly from artificial intelligence and formal methods. Historically, event correlation systems were developed for real-time monitoring of many classical mission-critical systems such as power plant and water/gas/oil distribution systems. Recently, it has been spreading into new areas such as messaging, network management and computer intrusion detection