基于演化构件模型的软件演化研究

基于CBD,从软件演化的角度提出了演化构件的概念模型、技术模型以及演化构件关系运算的相关理论,建立了演化构件关系图到演化构件关系运算表达式的转换算法,为用代数理论研究构件的属性、行为特征以及软件演化提供了理论基础和依据。系统地分析了软件演化过程中的波及效应及构件贡献度,为控制软件演化过程、制定合理的演化方案提供了技术支持。     

基于多级决策融合模型的电力变压器故障深度诊断方法

针对电力变压器故障的深度诊断问题,提出一种深度置信网络与D-S证据理论相结合的方法。采用深度置信网络对电力变压器故障的多维数据进行特征提取及分类,并结合D-S证据理论解决故障诊断中的不确定性问题,构造了电力变压器故障诊断的多级决策融合模型。以变压器油中溶解气体、局放量以及历史故障数据和家族质量史等数据为样本进行仿真实验,结果表明所提方法对于具备大量多源信息的电力变压器故障诊断问题是有效的。     

基于PageRank算法的输电网连锁故障脆弱线路辨识

为快速准确识别输电网中可能触发连锁故障的脆弱线路,基于PageRank算法提出一种计及连锁故障级联效应的输电网脆弱线路双层辨识方法。首先,考虑连锁故障的演化进程,建立基于快照的输电网时序网络模型;其次,综合考虑线路间的交互影响和输电线路对负荷波动的抗扰能力,基于拓展PageRank算法构建浅层辨识模型,用于快速计算输电线路的脆弱度;最后,通过算法重构表征连锁故障间的关联关系,搭建脆弱线路的深层辨识模型,以综合分析输电线路的脆弱性,并刻画连锁故障中线路脆弱性的变化过程。基于IEEE 39节点系统的仿真算例验证了所提脆弱线路辨识方法的合理性和准确性。     

基于组件的软件设计及其在电力信息化中的应用

介绍了基于组件的软件设计方法的基本概念、软件复用 ,分析了目前比较成熟的 3种组件技术 (COM /DCOM ,CORBA ,EJB) ,指出了基于组件的软件设计在现代电力信息化中的应用前景和意义。     

HFETR占栅元铍中孔控制棒物理特性研究

研究了高通量工程试验堆(HFETR)占栅元铍中孔控制棒物理特性。首先,采用CELL程序计算各组件的少群截面参数;然后分别对占栅元控制棒和占栅元铍中孔控制棒进行了堆芯物理计算,并对反应堆轴向热中子注量率分布、60Co产量以及控制棒价值做了比较。研究结果表明,占栅元铍中孔控制棒完全可以用于HFETR的反应性控制,而且可以提高反应堆的安全性和经济性。     

基于组件评估的软件结构权衡分析方法ATAM

软件结构权衡分析方法(ATAM)是一种评估软件结构的技术，它不仅用于软件系统的结构的特性评估，还能在有质量冲突体系中做出折衷。利用这种方法，评估者可以检查出那些存在于软件体系结构中的潜在的危险。通过对不同学科中评估方法和理论概念的研究，获得一组基本的组件，用它来开发一种新的评估方法，或者去分析某一现存的评估方法，进而改善这一评估方法。     

基于长短时记忆神经网络的风电机组滚动轴承故障诊断方法

风能作为一种绿色能源在我国能源结构中发挥着越来越重要的作用;风电机组的滚动轴承作为传动系统的重要组成部分,是其主要故障部件之一;随着风电规模的不断增长,及时地发现风电机组滚动轴承的故障对风电场安全稳定运行具有重要意义;针对传统回归神经网络存在的梯度消失问题,提出了利用长短时记忆神经网络对风电机组滚动轴承进行故障诊断的模型;首先,利用小波包变换对风电机组滚动轴承振动信号进行处理,提取其特征向量,将其作为长短时神经网络的输入,从而诊断出风电机组滚动轴承的3种常见故障;通过算例分析,结果表明所提出的方法能够有效地对风电机组的滚动轴承进行故障诊断,并且在故障特征量差异不明显的情况下长短时记忆神经网络仍具有良好的故障诊断性能,说明了该方法的可行性和有效性。     

面向应急救援的多源数据融合技术

地震灾害发生后,为实现生命体的快速发现和科学救援,需要多源数据的辅助支撑.遥感数据、现场环境数据、危险设施分布数据、生命体征数据、生命探测设备运行状态数据以及历史数据,共同构成了应急救援场景下的多源异构数据集.本文面向应急救援领域的数据统一监管、多维分析等应用需求,深入研究多源异构数据的三维空间融合分析技术,提出了一种基于WebGL渲染技术的无插件三维空间融合方案,研制应急救援数据融合可视化系统,实现统一时空框架下应急救援场景所需多源异构数据的融合表达,辅助作业人员进行联动态势分析,帮助指挥人员进行指挥决策,大幅提高应急救援现场应用的工作时效.     

智能配电网自我认知过程

根据电力系统所面临的挑战、智能电网的智能配电网是智能电网发展的重要方面.对智能电网的研究,主要的是如何让电网具有智能.通过将结构主义、功能主义和行为主义三种方法和谐统一的“机制主义”及人类智能系统模型,完成对“信息→知识→智能”转换过程,把它们统一起来成为完整的人类认知过程,解析和定义智能配电网信息及其转换和自我认知过程.在人类智能系统模型下,重新解释DFSM及其智能系统对智能配电网的重要意义.使得智能配电网在经过自我认知过程后,能够更加方便的对整体和部分进行有效的仿真和模拟,在长期的认知过程循环中逐步建立智能配电网的知识库和策略库,作为智能配电网具有智能化的基础,最终使得智能配电网具有拟人特性和管理、协调、控制、优化、维护自身和被控对象.     

基于生物群落系统的软件质量评估的复杂性分析

复杂性体现于软件质量与软件质璧评估系统的各个层面，运用复杂性科学理论与生物种群、生物群落与生态系统等经典生态学理论，论述软件质量及其评估的动态复杂性特征，并分别从影响软件质量的因素与软件质量的角度（微观尺度）；软件质量在软件开发过程中的演变与进化的角度（中等尺度）；软件质量评估系统的宏观尺度，对软件质量评估系统的动态复杂性进行分析。同时，探讨了基于生物群落系统的软件质量评估的意义。