电网侧电池储能电站综合评价模型研究

由于已有评价模型未能获取计算精度较高的权重值,导致评价结果不理想,评价用时较长。提出一种电网侧电池储能电站综合评价模型,从技术、经济以及社会效益等方面入手,构建电网侧电池储能电站综合评价指标体系。通过选择序关系方法确定评价指标体系的权重,同时使用模糊综合评价方法对指标体系进行综合评价,构建对应的综合评价模型,根据模型对电网侧电池储能电站进行综合评价。经实验测试证明,所提模型能够快速准确完成储能电站综合评价。     

基于模糊层次法的配电网停电风险预警系统

为准确及时地对配电网停电风险做出预警，降低电网事故发生概率，设计一种基于模糊层次法的配电网停电风险预警系统。根据设施设备、运行维护与网络架构水平，建立预警指标体系；利用模糊层次法构建指标模糊判断矩阵，获取指标的模糊综合度，经过归一化处理后得到权重集合；确定系统整体架构与工作流程，使系统具备实时监测、辅助决策、安全校验、动态预警与结果可视化等功能，在通信服务中实现数据传输、时序控制等软件性能。仿真实验表明系统能够为配电网安全运行提供技术保障。     

基于粒计算的犹豫模糊多准则决策方法*

提出基于粒计算的犹豫模糊多准则决策方法.给出各个准则下对应的犹豫模糊集中犹豫模糊元的大于可能度定义,并构造相应准则下的加性一致的模糊偏好矩阵.根据各准则的模糊偏好矩阵对应的预序熵及预序粒结构相似度确定属性的权重,对各个准则下模糊偏好矩阵的排序向量加权平均得到最终的排序向量.文中方法以评价数据序信息量及准则序与整体之间的关系确定准则权重,通过计算加权两两比较下的排序向量得到最终的排序决策结果.最后运用实例验证算法的有效性及可行性.     

计及不确定性的主动配电网储能扩展规划方法

为了增强主动配电网运行的可靠性和经济性，提出一种基于计及不确定性的储能扩展规划方法。分析配电网中不确定性较强因素的概率变化特点，建立风能发电机组和光伏发电机组的均衡配比出力模型。利用模糊均值算法分析电压、电纳以及电导等参数间变量关系，通过负荷量约束函数和模糊均值算法有效约束储能扩展极值。采用网络空间法计算不同变量下经济运行成本权重，利用目标函数使权重与期望规划值不断贴合，完成电网储能扩展的高效规划。仿真结果证明，所提方法适配性高、规划结果可靠和严谨，可以在最低运行成本下实现精准规划。     

等价闭包矩阵及其算法

1 引言在模糊聚类分析的研究与应用中,基于模糊关系等价闭包的模糊聚类算法,又称等价闭包法是一种重要的方法。等价闭包法即是利用样本间的模糊相似关系矩阵进行模糊矩阵相乘得到模糊等价矩阵进而得到等价闭包矩阵,选取适当的阈值对闭包矩阵截取得到一定的分类。该算法的关键问题就是计算出等价闭包矩阵。设R为模糊相似矩阵,其等价闭包矩阵由下式计算:     

智能变电站继电保护系统可靠性分析

针对智能变电站运维安全的要求,继电保护系统作为电网安全的第一道防线,其可靠性成为保障运维的重点。文章结合智能变电站继电保护系统的结构和继电保护的原理,提出一种基于模糊综合评价的继电保护系统可靠性评估方法。通过构建模糊关系矩阵和层次分析法对权重的计算,得到保护系统整体的状态。通过上述的研究为当前可靠性评估提供了新的参考,也为电力运行提供了新的借鉴。     

基于改进的BOCR和FANP模型的ERP系统选择方法*

ERP系统能够明显影响企业未来的竞争力和企业绩效。ERP系统的选择是一个典型的多因素决策问题。基于BOCR理论建立了ERP系统选择的评价指标体系,考虑了准则/指标之间的相互影响和反馈关系。由于评价过程中信息的不精确和模糊性,用三角模糊数表示专家或决策者的偏好意见,根据模糊优先规划方法计算三角模糊判断矩阵的局部权重。依据准则/指标之间的网络结构关系建立了未加权超矩阵,计算了收敛后的极限超矩阵,以得出各指标的综合权重。最后以案例说明如何应用提出的方法。     

模糊判断矩阵环境下的大型群决策方法

为解决大型的群决策问题,对传统的模糊C均值算法(FCM)进行了扩展。通过扩展的算法对专家个体模糊判断矩阵聚类,获取模糊划分矩阵和聚类原型,根据模糊划分矩阵确定类权重,进而利用WAA算子对聚类原型进行集结,求取群综合模糊判断矩阵。通过算例验证了该算法的可行性。     

基于模糊聚类的WRFM导购方法研究

提出了一种通过模糊聚类的方法将项目属性特征的相似性与项目属性权重相结合的推荐方法,首先应用AHP方法计算项目属性权重,其次运用模糊聚类技术对项目聚类,得到项目在属性特征上的相似关系群,最后,利用相似关系群综合给出推荐项目集.该方法利用Pareto的"80/20法则",在一定程度上实现了差异化对待客户,可有效改善基于项目的协同过滤推荐算法面临的对不同信誉度用户不能给出合理推荐问题,而且提高了导购系统的导购精度,减少了人工参与.     

基于三角模糊AHP的项目融资决策模型

通过对项目融资模式进行系统分析,构建了一个全新的基础设施项目融资模式决策模型。运用层次分解法将复杂项目融资模式决策问题进行分解简化,采用德尔菲法专家打分对备选模式对应的分解指标进行评价。针对专家意见具有模糊性和不确定性的特点,运用三角模糊语言变量,将专家意见转换成三角模糊数并构建模糊决策判断矩阵,再结合层次分析法（AHP）对判断矩阵进行模糊变换和向量计算,得到备选模式综合权重并据以做出决策。最后进行实例验证,为城市基础设施项目融资提供决策参考。     

基于模糊聚类的协同过滤推荐方法

推荐系统是利用用户的历史偏好信息实现个性化服务的系统,它已经成为电子商务和信息获取领域中的重要应用。文中提出了一种通过模糊聚类的方法将项目属性特征的相似性与基于项目的协同过滤推荐技术相结合的推荐方法,首先应用模糊聚类技术对项目聚类,得到项目在属性特征上的相似关系群,然后与用户一项目评分矩阵中的协同相似关系群组合得到综合相似关系群,最后,利用综合相似关系群为目标用户推荐项目。实验结果表明,该方法不仅可有效改善基于项目的协同过滤推荐算法面临的“冷启动”问题,而且确实提高了推荐系统的推荐精度。     

改进模糊划分聚类的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤（CF）推荐算法存在评分矩阵稀疏、扩展性弱和推荐准确率低的缺陷，提出一种改进模糊划分聚类的协同过滤推荐算法（GIFP-CCF+）。在传统基于修正余弦相似度计算方法上，引入时间差因子、热门物品权重因子以及冷门物品权重因子以改善相似度计算结果；同时引入改进模糊划分的GIFP-FCM算法，将属性特征相似的项目聚成一类，构造索引矩阵，同索引间根据项目间的相似度寻找项目最近邻居构成推荐，从而提高协同过滤算法（CF）的精度。通过与Kmeans-CF、FCM-CF和GIFP-CCF算法进行仿真对比实验，证明了GIFP-CCF+算法在推荐结果和推荐精度上具有一定的优越性。     

基于IITFN输入的复杂系统关联MAGDM方法

区间直觉梯形模糊数（Interval-valued intuitionistic trapezoidal fuzzy number,IITFN）是刻画复杂系统不确定性的有效工具. 基于进一步完善的IITFN 运算规则,讨论其局部封闭性. 由此定义IITFN 几何Bonferroni 平均算子,并验证该算子的相关性质. 针对决策者及属性之间均存在关联作用且权重均未知的多属性群决策（Multi-attribute group decision making,MAGDM）问题,提出基于前景混合区间直觉梯形几何 Bonferroni （Prospect hybrid interval-valued intuitionistic trapezoidal fuzzy geometric Bonferroni,PHIITFGB）平均算子 的关联多属性群决策方法. 该方法首先通过依次定义IITFN 的前景效应、前景价值函数和前景价值,获取前景价值矩阵;其次,将前景价值矩阵转化为前景记分函数矩阵,并综合运用基于灰关联深度系数的客观属性权重极大 熵模型和基于2-可加模糊测度与Choquet 积分联合的决策者权重确定模型,获取决策者权重及属性权重;再次,利 用PHIITFGB 算子集结各决策者的方案评估信息,结合决策者权重即可获取相应于各方案的综合前景价值;最后,计算综合前景记分价值函数,基于IITFN 的序关系判别准则确定方案排序. 案例验证决策方法的有效性和可行性.     

基于犹豫模糊矩阵与变异算子的变电设备故障检修仿真

为降低变电设备故障检修时的综合风险成本,提出基于犹豫模糊矩阵与变异算子的变电设备故障检修方法。设置犹豫模糊矩阵,提取变电设备振动信号特征,将特征值输入稳定的Hopfield神经网络,分类诊断变电设备的故障;通过基于变异算子的变电设备故障检修优化模型,构建目标为综合风险成本的函数,设置约束条件为电网停电次数为1次、传输功率不越限,获取符合检修目标和约束条件的检修最优方案。实验仿真结果显示：所提方法可优化变电设备故障检修方案,提升变电设备故障诊断效率,保证设备检修的停电次数为每月1次,降低电网综合风险成本。     

基于改进模糊熵和证据推理的多属性决策方法

针对证据推理方法框架下属性权重难以获取的问题,提出一种基于改进模糊熵和证据推理的多属性决策方法。首先,定义证据推理信度决策矩阵框架下的三角函数模糊熵公式,并证明了其满足熵的四个公理化定义。其次,所提方法能够同时处理属性权重完全未知和属性权重信息部分已知两种情况：当属性权重完全未知时,基于信度框架下的改进模糊熵和熵权法的基本思想计算属性权重;当属性权重信息部分已知时,定义加权模糊熵,建立期望模糊熵最小的线性规划模型求解最优属性权重。最后,利用证据推理算法融合方案属性值,结合期望效用理论得到方案排序结果。通过实例计算,并与传统模糊熵计算方法进行比较分析,验证了所提方法能够更加充分地反映原始决策信息,更具客观性和一般性。     

关联性动态加权的协同过滤推荐

利用传统的协同过滤（CF）算法进行推荐时,由于用户评分矩阵比较稀疏,直接得到的用户或者项目之间的相似度相对而言可信度就比较低。为了解决这个问题,在传统的协同过滤基础上,引入项目与项目之间的关联性,通过在项目的类别标签和二部图的方法之间构建动态权重因子来融合这两种关联,形成非对等关联性关系,并做出用户对项目的评分预测,从而解决评分矩阵过于稀疏的问题。研究结果表明,相比于传统方法中使用对等相似度关系以及固定权值的方法,通过动态权重融合关联性形成非对等的关系的方法,更贴合生活实际,并且有更好的推荐效果。     

模糊聚类分析程序

模糊聚类分析是从模糊关系矩阵出发，而关系矩阵是根据主观评定的隶属函数构成的。本程序要解决的问题是对实际中收集到的数据进行预处理，以便构造模糊关系矩阵，然后使用“最大树”方法对矩阵进行分析，按人为输入不同的截集值，对模糊集合进行分类，最后输出分类结果。模糊聚类分析在实际中应用很广泛，目前已在选矿、气象、地震、林业、环境科学等方面取得成效。三计算原理设有N个分类对象，K个参考因素，构成如下矩阵：1．计算每个参考因素的平均值2．计算标准差3．计算标准化值4计算标准值上述得到的值不一定在[0，1]闭区间内，为此…     

直觉模糊层次分析法下投行股票估值模型选择

基于直觉模糊集的模糊逼近理论,给出了将直觉模糊互补判断矩阵转换为模糊逼近矩阵的方法,提出了直觉模糊环境下的AHP方法(简记作IFAHP),并将其应用于投行股票估值模型选择问题,得到了股票估值模型中指标的优劣排序的权重值,是一种实用性较强的股票估值模型评价方法。     

入侵时长与网络信道受损关系建模仿真分析

网络入侵时间存在较强的无序性,与网络信道受损的关系比较复杂.传统的方法只能通过简单的线性关系对两者之间的关系进行描述,一旦入侵时间复杂程度增加,将会造成人侵时间非线性关联性急剧增加,导致模型的可信度降低.为此提出一种基于约束聚类算法的网络入侵时间与网络信道受损关系建模方法.根据模糊聚类相关原理建立网络入侵时间约束模糊聚类的目标函数,对该目标函数进行最小化变换处理,计算不同入侵时间次数的权重和对应的置信度,根据计算结果建立两者关系的模型.实验结果表明,利用改进算法进行入侵时间与信道受损关系建模,能够获取不同入侵次数对于信道受损程度的影响,保证了网络的安全.     

基于DEMATEL和信任网络的毕达哥拉斯模糊多属性应急决策方法

针对突发公共卫生事件应急决策过程中属性权重和决策者权重均未知的问题,提出一种基于DEMATEL和信任网络的毕达哥拉斯模糊还原性BM算子决策方法,该方法兼顾主客观关系保障了应急评估体系的完整性。首先考虑到关键因素对突发公共卫生事件应急决策的重要影响,通过DEMATEL方法识别并确定属性权重,以应急决策背景复杂多样为切入点,利用信任传播路径完善信任关系并构建初始信任度和偏好相似度相融合的混合信任网络得到决策者权重;其次,考虑到应急评估的属性间具有强关联性,在改进的相似度测度和得分函数的基础上引入毕达哥拉斯模糊还原性BM算子,计算方案综合评估值及排序;最后,将该方法运用到常态化疫情防控时期医院对于零星散发病例的应急管理评估中,验证了该方法的可靠性和合理有效性。