基于量测量替换与标准化残差检测的不良数据辨识

针对多不良数据辨识中存在的残差污染和残差淹没问题，提出一种多不良数据辨识方法，在应用 P-Q分解法的基础上，首先选取部分量测进行状态估计，接着用剩余量测逐一替换参与估计计算的量测，并根据替换后各量测标准化残差的大小得到可疑数据，其间量测量的替换可以打破发生残差淹没的平衡，使得由于发生残差淹没而导致标准化残差合格的不良数据凸显出来，之后又通过状态估计对可疑数据进行校核，恢复受到残差污染的量测为正常量测，最终将不良数据辨识出来。此外，还给出替换和减少一维量测后计算标准化残差的简化方法，以提高计算速度。最后以某地区220 kV电网为背景进行算例分析，表明该方法的有效性和可行性。     

浅谈P3软件对工程项目的进度控制

1．施工进度计划的管理 在2005年肇州油田州19区块产能建设施工中，P3工程数据管理采用主、子工程组成的工程组模式，将整个项目工程设为主工程，各标段项目为子工程，在项目管理中实现数据共享、同步运行。业主、监理和各承包商在同一个工程组内，建立作业代码、作业分类码、WBS工作分解结构码、资源编码、费用科目和类别，编制统一的工程进度计划，确立工程进度目标。并在各自相应的权限和时限内对工程进度数据进行录入及更新，对进度目标进行跟踪控制，实施可持续的工程数据管理。     

医疗用非织造布原料粘胶短纤维的开发

介绍了 1.6 7dtex× 38mm高白度、低残硫、中性粘胶短纤维生产的主要工艺流程和工艺参数。该短纤维可以用改进后的普通棉型粘胶短纤维生产线进行生产 ,其质量指标能够达到用作医疗用非织造布原料的要求。     

基于NSGA-Ⅱ算法的高炉生产配料多目标优化模型建立

高炉炼铁是一种典型的高能耗、高排放、高污染工业,合理的配料方案对高炉节能减排至关重要。基于高炉炼铁过程中的物质与能量守恒和高炉炉料结构理论,建立了以最小化生产成本和CO₂排放量为目标函数的高炉生产配料多目标优化模型,该模型采用非支配排序多目标遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)进行求解,最终得到高炉生产配料多目标优化问题的Pareto最优解集。并将所得到的最优解与柳钢实际生产数据进行比较,结果表明建立的模型能使成本和CO₂排放量都有相应程度的降低,验证了该模型及NSGA-Ⅱ算法的正确性。炉长可以根据该多目标优化结果针对不同的需求选择相应的炉料配比,实现更精确的操作。     

基于直接神经动态规划的电网状态估计及理论线损计算

针对电网线损的理论计算值与实际值之间的差别问题,提出利用基于直接神经动态规划的电网状态估计结果来计算线损。首先采用模糊聚类算法进行网络拓扑辨识,根据聚类向量弥补量测向量的不足,避免了不良数据的影响,得到正确的系统网络结构;然后对自适应动态规划算法进行扩维改进,建立了基于直接神经动态规划的电网状态估计模型,利用该模型的状态估计结果进行理论线损计算,得到逼近电网真实情况的线损数据。仿真结果证明了本文算法的可靠性和实用性。     

基于组合权重的配电网运行经济性评价

针对配电网运行的经济性问题,文中提出了一种基于关联规则和证据理论相结合的组合权重的评价方法。引入数据挖掘中的关联规则,提出根据置信度来确定指标的客观权重;运用Dempster-Shafer组合理论来综合专家意见确定指标的主观权重。在建立分层指标体系的基础上,运用模糊综合评价法对电网的运行状况做出评价。实例分析表明基于组合权重的配网运行经济性评价,可以全面反映配网的运行情况,对配网的经济运行和建设改造具有理论和实际的指导意义。     

深层隐伏采空区内垫层厚度探测

为探明深层特大不明采空区覆盖层厚度,传统的探测方法难以实现且不经济。结合某铁矿,研究采用探地雷达技术,以轻质竹架为支托,运用底板巷道的顶部向上探测方法,结合地表离散钻孔,成功地探明了某铁矿采空区区域的垫层厚度,为采空区顶板冒落规律的研究,预防冲击地压及放矿管理提供了可靠的依据。     

发电机的广义跟踪同期控制研究

本文提出了发电机并网新方法——广义跟踪同期控制法，给出了数学模型，并进行了理论分析和仿真研究。广义跟踪同期是跟踪同期的新发展，它集电子移相器，电子限流器和电子阻尼器于一身，从发电机定子侧对发电机施加控制，从而避开了死区、时滞等因素的影响，因此加快了同期过程。仿真结果表明，同期过程可在几秒内完成     

部分电压和电流相量可测量时电压相量的状态估计

基于电网部分电压相量和电流相量可测的条件下，推导出了整个电网电压相量的线性状态估计表达式，并对测量随机误差对电压相量状态估计的影响进行了分析。由于对电网电压相量的状态估计是线性的，因此能实时实现对电网的监视。     

基于分解协调及外网浓缩等值的多代理状态估计

传统分布式状态估计中,各分区子网独立估计时未考虑相邻子网的网络模型及运行状态,而只在协调时才弥补之前忽略的信息。针对此问题,文中结合多代理理论,提出一种基于分解协调及外网浓缩等值的状态估计方法。采用搭接式分区方法实现系统分解,构建了适用于分布式状态估计的二维联盟多智能体架构;通过建立外网浓缩等值模型,各子系统能够计及相邻系统影响,即使未经外层协调,独立估计结果也能满足一定的精度要求;构建了基于黑板模型的启发式协调修正机制,加快了信息融合速度,且使得相邻系统受到来自非边界节点的影响;并根据节点状态量对注入功率的灵敏度分析实现外层迭代,避免了重复估计。IEEE 14节点、30节点及118节点系统的仿真结果验证了所述算法的正确性及有效性。