一种基于Vague集的不确定多属性决策方法

提出了一种基于Vague集的不确定多属性决策方法.首先通过定义单指标的Vague集真、假隶属函数计算每个方案的单指标Vague值,然后利用单指标Vague值加权计算得到每个方案的多指标综合Vague值,最后给出两个具有直观意义且计算简便的排序准则,利用它们对方案进行排序并选出最优方案,实例分析表明了该方法的可行性和有效性.     

一种基于Vague集的不确定多属性决策方法

提出了一种基于Vague集的不确定多属性决策方法。首先通过定义单指标的Vague集真、假隶属函数计算每个方案的单指标Vague值，然后利用单指标Vague值加权计算得到每个方案的多指标综合Vague值。最后给出两个具有直观意义且计算简便的排序准则，利用它们对方案进行排序并选出最优方案，实例分析表明了该方法的可行性和有效性。     

基于Vague集的模糊综合评判模型

在张晓平文章的基础上，定义了“Vague线性变换”，进一步证明了“Vague关系”、“Vague映射”和“Vague线性变换”之间一一对应的关系，为模糊决策问题提供了理论基础；另外，介绍了区间数的一种排序方法，建立了基于Vague集的模糊综合评判模型，并给出了应用实例。     

基于Vague集的模糊综合评判模型

在张晓平文章[1]的基础上,定义了"Vague线性变换",进一步证明了"Vague关系"、"Vague映射"和"Vague线性变换"之间一一对应的关系,为模糊决策问题提供了理论基础;另外,介绍了区间数的一种排序方法,建立了基于Vague集的模糊综合评判模型,并给出了应用实例.     

一种属性变量为Vague集的多属性决策方法

针对属性值为Vague值的多属性决策问题,提出了一种灰色关联度和TOPSIS方法相结合的决策方法.首先根据Vague集的特点,确立了理想解和负理想解的记分函数标准,计算各方案与理想解和负理想解的灰色关联度,然后根据TOPSIS方法计算各方案的相对贴近度,根据相对贴近度大小确定方案的优劣排序,最后结合案例说明了基于Vague集的灰色关联TOPSIS方法的评价过程以及该方法的有效性和优越性.     

基于Vague集的不确定方向查询

针对方向关系界定的不确定性,提出基于Vague集的不确定区域方向关系模型,并利用Vague集方向关系矩阵分析不确定空间对象的方向关系隶属程度.讨论了空间对象与其MBR间的方向谓词映射关系,给出了边界不确定对象之间的方向查询实例及算法.结果表明,用Vague集来表示不确定性区域能够体现出空间对象与方向片相交的最大(最小)程度,比用模糊集更确切,不确定查询更符合人类思维的心理特征.     

区间值Vague集多目标模糊决策方法

研究了区间值多目标模糊决策方法问题。充分利用Vague集三维信息提出了Vague集和区间值Vague集模糊相对优势函数概念,该概念克服了以往Vague集优势函数定义中不考虑第三维信息的弱点。在区间值Vague集决策矩阵基础上,构造了模糊相对优势决策矩阵和模糊加权决策矩阵,给出了区间值Vague集多目标模糊决策过程,充实了Vague集多目标模糊决策理论体系。最后通过算例验证了该方法是一种有效可行的决策方法。     

基于区间值Vague集多属性决策的TOPSIS方法

为解决属性值为区间值Vague集的多属性决策问题,提出了一种新的基于TOPSIS的多属性决策方法.该方法利用记分函数确定了方案集的理想解和负理想解,定义了区间值Vague集的距离,并得到各方案到理想解和负理想解的距离,根据相对贴近度的大小对各方案进行优劣排序.实例分析验证了方法的可行性.     

Vague集的映射定理及其证明

从分析现有模糊集的不足入手,引入Vague集,规定了Vague集之间的运算,依次定义了"广义关系"、"广义关系的投影与截影"、"Vague关系"、"Vague关系的投影与截影"、"Vague映射"等一系列概念,并在此基础上,严格证明了"Vague关系"、"Vague映射"之间一一对应的关系,丰富了模糊集理论,为模糊决策问题提供了初步的理论基础.     

基于区间值Vague集的多目标模糊决策方法

介绍了一种新的模糊集合即区间值Vague集，此集合把Vague集的肯定与否定隶属度函数值采用区间值表示，使其表达不确定数据的形式更灵活，并研究在此种集合下多目标的模糊决策问题，采用评价函数和记分函数进行决策。     

多Agent电网运行决策支持系统

如何把有关电网运行的各类信息和知识组成一个规范统一、界面友好的自适应的决策支持系统,用以提高电网运行的可靠性、调度效率和管理水平,是电网运行信息化所面临的一个挑战.电力系统是一个开放复杂互联的大系统,根据对Agent的智能、移动、交互等属性方面的分析,本文研究并提出了基于多Agent技术的电网运行决策支持系统体系结构,同时介绍了系统功能和运行过程.系统由决策资源层、通信服务器主体层和职能主体层三层构成.每个智能Agent都有自己的知识库,其中的知识和数据支持智能Agent完成自己的任务并处理好与其它主体和环境的交互.通过采用Agent技术,可以将复杂系统理论,信息采集和知识发现方法,电力系统专业理论,专家的经验以及强大的计算机处理能力紧密地集成到一个基于多Agent的人机协作系统中.每一个Agent可以对本地局部的电力系统进行分析判断,通过多个Agent的自治以及它们之间的协作可以完成大规模的控制和决策.因此,系统可以更快、更正确地支持电网调度员做出运行决策和控制决策.     

A neurofuzzy system based on rough set theory and genetic algorithm

This paper presents a hybrid soft computing modeling approach for a neurofuzzy system based on rough set theory and the genetic algorithms ( NFRSGA ). The fundamental problem of a neurofuzzy system is that when the input dimension increases, the fuzzy rule base increases exponentially. This leads to a huge infrastructure network which results in slow convergence. To solve this problem, rough set theory is used to obtain the reductive rules, which are used as fuzzy rules of the fuzzy system. The number of rules decrease, and each rule does not need all the conditional attribute values. This results in a reduced, or not fully connected, neural network. The structure of the neural network is relatively small and thus the weights to be trained decrease. The genetic algorithm is used to search the optimal discretization of the continuous attributes. The NFRSGA approach has been applied in the practical application of building a soft sensor model for estimating the freezing point of the light diesel fuel in a Fluid Catalytic Cracking Unit (FCCU) , and satisfying results are obtained.     

基于元认知和模糊综合评判的倒闸操作培训系统

针对现有倒闸操作培训系统对模拟人的思维、问题求解考虑较少的问题,从分析运行人员的思维过程入手,在结合上安电厂开发的培训系统中,把操作规程和操作任务表示成知识点,利用模糊集理论评判监督运行人员对知识点的掌握情况。根据倒闸操作培训的特点,设计培训策略,并利用策略选择算法实现对培训策略的自动选择,模拟人在认知过程中的元认知的功能,对培训人员培训过程进行监督和策略指导。逐步提高运行人员对倒闸操作规程的掌握和运用水平,完善专业知识、优化操作策略。实际应用情况表明,该系统可以满足运行人员自我培训以及技能考核的需要。     

基于模糊集的电力系统神经网络负荷预报研究

提出了电力系统短期负荷预报基于模糊集的神经网络方法 .该方法计及了天气和日期特征量 ,具有训练时间短预测精度高的特点 .采用两种学习算法 ,依据模糊集概念用某地区电网实际数据建立样本集后 ,对ANN进行了训练 ,通过分析比较得出了优化模型 .计算事例表明用该方法是可行和有效的     

Development of multidimensional sequence operation theory with applications to risk evaluation in power system generation scheduling

Sequence operation theory (SOT) is a powerful tool for solving complex probabilistic problems in power system. However, the basic single dimension SOT cannot satisfy the requirement of multi-state and multi-attribute analysis, which is often the case in actual power system practice. To address this problem, multidimensional sequence operation theory (MSOT) is developed. On the basis of previous research, this paper first categorizes the situations by the number of state variables and the number of attribute values, and defines the multidimensional sequence for single state variable and multiple attribute values, as well as the multidimensional sequence for multiple state variables and multiple attribute values. Corresponding to those definitions, four types of operations between two discrete multidimensional sequences are derived respectively. Therefore, the sequence is extended from single dimensional to multidimensional, establishing an integrated theory of multidimensional sequence operation. In particular, the basic single dimension SOT can be viewed as a special case of MSOT with only one state variable and one attribute value. Finally, the paper demonstrates the effectiveness of MSOT through an example of risk evaluation in power system generation scheduling. Supported by the National Natural Science Foundation of China (Grant No. 50777031), Program for New Century Excellent Talents in University (Grant No. NCET-07-0484) and the Fok Ying-Tong Education Foundation (Grant No. 104020)     

基于粗糙集理论的变压器故障诊断模型

综合考虑油浸电力变压器的溶解气体分析与电气试验得到的多种故障征兆,在分析大量变压器故障案例的基础上,建立了基于粗糙集的油浸电力变压器故障诊断的具体模型.针对变压器故障的复杂性以及信息的不完备性,对变压器的故障信息和故障类型进行分析总结,利用粗糙集进行约简可以得到诊断结果.实例表明该模型具有计算速度快、正判率高、结果直观等优点.     

基于粗糙集理论的变压器故障诊断模型

综合考虑油浸电力变压器的溶解气体分析与电气试验得到的多种故障征兆，在分析大量变压器故障案例的基础上，建立了基于粗糙集的油浸电力变压器故障诊断的具体模型．针对变压器故障的复杂性以及信息的不完备性，对变压器的故障信息和故障类型进行分析总结，利用粗糙集进行约简可以得到诊断结果．实例表明该模型具有计算速度快、正判率高、结果直观等优点．     

棣山水电站自动化系统及其优化运行

本文介绍了棣山水电站自动化系统主要功能及其系统的组成。该系统能够根据前级电站的来水量、发电机组效率曲线、峰谷电时间、厂内负荷情况等进行优化运行控制。系统投入运行以来取得了良好的经济效益。     

基于混杂系统理论的电力系统电压稳定性研究

针对子系统用微分代数方程来描述的混杂系统的稳定性，在抽象概括电力系统模型的基础上，给出了微分代数混杂系统模型的一般形式，指出电力系统电压稳定性本质上是混杂系统稳定性问题，并提出了包括稳定性和渐近稳定性定义在内的微分代数混杂系统的稳定性理论框架，利用李雅普诺夫直接法得出了验证此类混杂系统的稳定性及渐近稳定性的定理。仿真结果表明，所提出的微分代数混杂系统的渐近稳定性结论可以成功地应用于电压稳定性问题的研究。