基于属性偏好学习的配电网综合评价方法

为了摆脱在传统地区配电网评价方法中对参评人员个人评价偏好的过度依赖,实现合理、精准的属性权重确定,提出了一种基于属性偏好学习的配电网多指标智能综合评价方法。依据属性测度理论,在置信度准则与评分准则下完成对配电网综合评价模型的构造。进而,提出数值绝对偏移率指标以实现对中间值指标的数据预处理。最后,应用随机权神经学习,通过对配电网历史训练样本进行有监督学习,计算得到指标属性偏好权重,并依据配电网综合评价模型以及计算所得属性偏好权重完成对配电网待测样本的智能综合评价。与传统的AHP、PSO-SVM以及RWN算法的对比仿真实验验证了该方法的精确性与稳定性,表明该方法实现了合理、客观的配电网综合评价,在地区配电网评价方面具有一定的应用价值。     

基于大数据技术的供电可靠性中压停电事件实时智能分析研判与增益研究

当前供电企业中压用户停电事件已实现从用电采集信息系统采集终端自动接入并推送到配电网供电可靠性管理系统,相比传统的手工录入,及时性和准确性有了较大的进步。然而,由于中压配电网设备规模大,涉及专业面广,数据传输链条长,可靠性中压停电事件的准确性、完整性依然受到多种因素限制,对供电可靠性指标统计分析及应用造成不利影响。本文基于配电网中压用户停电事件智能分析处理,通过对中压停电事件相关业务系统进行调研分析和数据交互设计,从中压用户停复电信号采集、处理、到自动推送至供电可靠性管理系统的全流程,运用大数据技术和动态配电网模型,实现用户采集终端停复电数据实时分析和停电事件智能补全增益,确保停电事件集成完整性、准确性有效提升。     

基于网络分析的高压配电网项目动态优选方法

结合高压配电网自身的建设需求，考虑配电网最终的规划目的，建立了即可用于配电网现状评价也可用于配电网建设项目评价的评价方法。首先在网络分析方法的基础上完成各指标的计算，再对配电网现状及项目需求进行评价，结合各待选项目的空间分布与拓扑关系确定最优先的项目，最后遵循动态规划的思想，根据项目选择结果更新配电网现状，进行新一轮的评价与选择。使用基于NetworkX包编写的程序对实例进行了计算，验证了方法的实用性。本方法考虑了在建项目及已安排项目对配电网的影响，可以避免投资的重复，对实际规划工作具有重要的参考价值。     

基于模糊德尔菲法的高职电子信息技术专业实训基地的评价法

应用模糊德尔菲法对高职电子信息技术专业实训基地进行有效的绩效评估,该评价法是基于模糊综合评价法建立的评价指标体系,通过德尔菲法建立评价指标权重系数,然后在此基础评价专业实训基地的指标。     

中压配电网电力空间负荷密度分布仿真

针对传统方法没有考虑到同类负荷分布不均,导致无法为电力预测提供可靠的数据基础的问题,提出一种中压配电网应用电力空间负荷密度特性研究方法。按照中压配电网应用电力空间实际情况,通过元胞生成在应用电力空间中完成土地使用种类的模拟,利用GIS平台得到元胞的空间分布以及涉及属性数据,形成数据表。通过均匀核函数获取核密度计算的一般形式,采用核估计实现中压配电网应用电力空间负荷密度计算,解决负荷分布不均的问题,并确定中压配电网应用电力空间负荷密度及其置信区间。在此基础上运用Logistic曲线对负荷密度指标进行拟合,通过回归模型获取不同产业占比和负荷密度间的关系,得到差异分位数下负荷密度指标和各产业占比间的定量关系,获取负荷密度分布特性。分析实验结果得出,所提方法研究结果和实际结果基本一致,方法可靠。     

基于GABP算法的计算机复杂网络可靠性评估方法研究

网络技术的广泛使用和云计算技术的兴起,使网络安全问题面临新的挑战。目前的网络可靠性评估方法存在诸如适用范围小、操作性差以及存在干扰因素等问题,对基于GABP算法的计算机复杂网络的可靠性进行研究,并利用德尔菲法筛选评价指标,建立一种综合评价模型。     

一种配电网投资项目的综合评价与优选排序方法

配网投资项目具有项目众多、规模相对小、项目繁杂、时间紧迫等配电网建设和运维自身的特点,在投资需求远大于投资能力的情况,基于项目综合评价实现优选排序是实现配电网精准投资的关键手段.为此,提出了一种计及指标约束同时兼顾投资效益的中压配电网项目优选方法.以配电网投资效果为指标构建评价体系,并利用建设目标对项目属性进行分类,基于灰色关联度法深入挖掘项目属性与评价指标间的关联关系,探明指标改善所对应的投资概算.为了同时兼顾规划指标与投资成效,提出了计及指标约束的配网项目两阶段优选排序法,将优选过程分为针对关键规划指标的项目优选和针对普通指标的项目优选两个阶段.通过对某地市电力公司中压配电网项目进行优选评估,验证了所提方法的有效性与合理性.     

基于属性识别的配电网综合评价方法

配电网在我国电力系统中具有相当重要的地位,对其进行科学的评价具有重要意义。提出一种包含网络结构水平、负荷供应能力、装备技术水平以及运行管理水平等指标的配电网多指标综合评价方法。该方法提出一种数值绝对偏移率对数据进行预处理,结合主客观赋权法确定指标综合权重。其次,根据属性识别理论建立属性测度评价矩阵,运用置信度准则与评分准则得出配电网的所属等级及其综合评分。实例分析表明,该方法得到的评价结果客观、准确、全面。     

基于AHP—TOPSIS的渗透测试工具的综合评价模型

综合TOPSIS和AHP方法,针对网络安全工具难以精确抉择的问题,提出一种简单、易实现且灵活性较强的综合评价模型.首先是从各个工具的功能、使用平台、使用人员期望以及用户评分等4个评判指标进行展开分析,建立出综合评价模型的指标体系;其次,利用AHP法和Matlab软件确定各指标相应的客观权重并进行综合分析并建立判断矩阵;...     

基于AHP-德尔菲分析的智慧能源服务统计研究

提出基于AHP-德尔菲分析的智慧能源服务统计指标计算模型。首先分析双碳目标下的智慧能源发展过程及特点，针对智慧能源综合服务场景进行了分析，说明综合能源服务平台、智慧能源云服务、智慧能源车联网以及多站融合的场景功能。建立智慧能源服务指标总体构架，分析低碳清洁、安全可靠、泛在互联、高效互动、智能开放和卓越服务的具体细化指标。提出层次分析-德尔菲法对综合能源服务业务指标权重计算方法，对所提指标进行了算例分析及验证。     

基于多层次灰色评价法的配电网不停作业风险评估研究

在传统配电网不停作业风险评估过程中,评估指标的层次性差,导致风险评估准确性与效率下降,为此提出基于多层次灰色评价法的配电网不停作业风险评估方法。建立配电网不停作业风险评估指标体系,采用层次分析法(AHP)确定风险指标权重,进而利用灰色评价法确定评价样本矩阵,建立灰类白化权函数,计算灰度评价系数,计算灰色评价权向量及权矩阵,实现配电网不停作业风险评估。实验结果表明,提出的方法能够更为准确地得到配电网不停作业风险评估结果,且评估效率高。     

基于多进化神经网络的信用评估模型研究

客户信用评佑对于银行的经营管理有着重要的意义,为此提出了一种基于多进化神经网络的信用评估模型(MNN-CREDIT)。该模型基于客户信货数据,利用基于聚类的小生境遗传算法并行地训练出多个精度高、差异性大的三层前馈神经网络,然后将待识别的客户数据分别输入,最后根据动态投票法集成最终信用预测结果。利用德国信用数据库真实数据集进行了实证分析,结果表明,基于多进化神经网络的信用评估模型具有较高的预测精度。     

基于BP神经网络的C3I系统效能评估

通过对C＾3I系统的分析，建立C＾3I系统效能评价的指标体系。把神经网络的相关知识应用到C＾3I系统效能评价中,得到了相应的BP神经网络评价模型，应用MATLAB的神经网络工具箱可以很方便的进行BP神经网络的训练和仿真，通过一些C＾3I系统的实例计算验证了模型的正确性。     

基于图论的煤矿井下高压供电网络优化

矿井高压供电网络大部分负荷集中在配电线路的末端,目前的配电网优化方案不能完全适用于矿井配电网。针对该问题,提出了一种基于图论的煤矿井下高压供电网络优化方案,分析了矿井供电网络的特征,详细介绍了应用图论中的最短路径法优化井下高压供电网络的过程,并给出了某矿井下高压供电网络的优化结果。优化前后的矿井高压供电网络潮流计算结果表明,该优化方案可有效提高矿井供电网络的电压质量。     

无线传感器网络的生存性评估

当前无线传感器网络的生存性评估模型均假设网络的节点分布符合某种规律且在长期的运行中规律保持不变,但该种模型未考虑节点的移动性。针对以上问题进行了研究,通过引入节点的移动速率建立连续时间马尔科夫链表示的评估模型,该模型不依赖于网络的拓扑,能准确反映出节点的实际分布情况;其次研究不同攻击和故障对节点隔离的影响;稳态连通概率是刻画可生存性最为重要的指标,最后提出该指标的计算方法。仿真实验结果表明,本文提出的生存性评估模型能够对无线传感器网络的生存性进行有效的评估。     

基于大数据分析的差异化投资增量配电网的效益预测方法

配电网的效益具有差异性,为了提高配电网的效益预测水平,提出了基于大数据分析的差异化投资增量的配电网效益预测方法。建立了差异化投资增量配电网效益评价的指标分析模型,采用大数据分析方法进行差异化投资增量配电网效益分析。结合特征空间重构技术进行差异化投资增量配电网效益的分布式特征序列重组,提取差异化投资增量配电网效益分布特征量。采用关联规则挖掘方法对分布特征量进行效益优先性评价,利用模糊相关检测方法进行配电网效益分布大数据的抗干扰处理。对提取的差异化投资增量配电网效益分布特征量采用神经网络学习方法进行配电网的效益预测,构建效益分布的差异化因子,实现基于大数据分析的差异化投资增量配电网的效益预测。仿真测试结果表明,采用该方法进行差异化投资下的增量配电网效益预测准确性与灵敏度较高,可靠性较好。     

On modeling of electrical cyber-physical systems considering cyber security

This paper establishes a new framework for modeling electrical cyber-physical systems (ECPSs), integrating both power grids and communication networks. To model the communication network associated with a power transmission grid, we use a mesh network that considers the features of power transmission grids such as high-voltage levels, long-transmission distances, and equal importance of each node. Moreover, bidirectional links including data uploading channels and command downloading channels are assumed to connect every node in the communication network and a corresponding physical node in the transmission grid. Based on this model, the fragility of an ECPS is analyzed under various cyber attacks including denial-of-service (DoS) attacks, replay attacks, and false data injection attacks. Control strategies such as load shedding and relay protection are also verified using this model against these attacks.     

基于层次分析法的网络攻击效果评估方法研究

网络攻击效果评估的研究是一个非常复杂的课题。层次分析法(AHP)是将模糊问题从定性转化为定量分析的有效工具,文章将AHP方法应用于网络攻击效果的评估中,在构建攻击效果评估层次结构模型的基础上,建立了判断矩阵,求出了各项评估指标的单项和综合权重,最后提出并分析了两种网络攻击效果的评估方法。