贝叶斯方法的污染源季节性排放量控制和管理

为保证水质功能区内水质达标,必须对区域内污染源排放量进行控制和管理。选取松花江哈尔滨段主要污染指标COD和氨氮为研究对象,利用一维水质模型构建各污染源排放量与河流水质之间的关系。用贝叶斯方法估计水质模型中的重要参数综合降解系数（ k）,根据估计时期的不同,分别建立季节模型和年度模型,用以控制既定水质目标下各污染源排放量。结果表明,季节模型的预测效果较好,能更好地表达水中污染物的综合降解浓度。应用季节模型和贝叶斯方法开展季节性水质管理工作,可以提供给决策者更多的信息,有助于对污染源排放量的不确定性进行量化和评估。此外,通过对比各污染源的削减水平,可得各污染源在不同时期的控制权重,从而使管理者在不同时期有针对性地对污染源排放量进行控制。贝叶斯方法在污染源排放量控制中的应用可以增强水质模型的预测能力,有效提高水质管理的水平。     

影响工程结构可靠性的事物不确定性研究现状

本文介绍了影响工程结构可靠性的事物不确定性在国内外的研究现状和研究趋势。     

分布式光伏发电,产出还是消耗经济？

靠国家补贴,靠挖掘或虚增无谓用电需求,只能使分布式光伏的发展从助力能源改革和经济升级变成它们的负担。分布式光伏发电,对比大型并网光伏电站设备容量较小,更接近用户侧。在中国能源行业追逐新型能源体系过程中,分布式光伏的普及显得十分重要。基于现代先进的建筑设计,分布式光伏结合储能装置,能为用户提供既智能又经济的电力消费。     

供电企业人力资源管理三大重点问题探究

人力资源管理在发达国家企业已有长达六七十年的历史,而在我国,企业长期以来一直沿用传统的人事管理模式,真正意义上的人力资源管理只是在上世纪末期和本世纪初期才处于起步阶段,无论是在理论的探究上还是在实际运用上都显得滞后许多。供电企业属于知识、技术、资金密集型企业,对人才的需求极为迫切,尽管近年来在人力资源管理中实施了一系列重大改革,但是在当前全面深化改革的新阶段中,由于市场的不确定性、技术的创新性、组织的变革性以及人员的流动性等因素的影响,供电企业面临的生存与发展环境越来越严峻。     

多机器人的积分滑模编队控制

以一组非完整约束两轮机器人为研究对象,提出了具有非匹配不确定性的移动机器人系统的积分滑模编队控制。在单个机器人运动学模型的基础上,考虑机器人自身参数变化、打滑和侧移等不确定性的影响,采用领航－跟随机制,建立了编队系统的动力学模型。该动力学模型含有非匹配不确定性,无法应用积分滑模控制的不变性抑制。在合理的假设下,从理论上证明了具有非匹配不确定的编队系统在滑模阶段具有局部渐近稳定性;证明了提出的积分滑模编队控制律能够保证滑模的可达性条件。最后以三个机器人组成仿真实验平台,验证了在非匹配不确定性的了积分滑模编队控制方法的有效性及可行性。     

一种基于证据推理的视频运动目标融合检测算法

为了解决复杂场景下传统的运动目标检测问题, 利用证据推理—–谨慎有序加权平均方法(COWA-ER), 提出一种综合使用混合高斯、均值滤波和码本的多方法融合的检测方法. 该融合检测算法以上述3 种检测方法为准则建立一个多准则决策框架, 通过双阈值检测法来表征检测过程中的不确定性, 最终利用COWA-ER 方法进行决策级融合, 实现多种方法的优势互补. 实验表明, 所提出的融合检测算法具有更理想的目标检测效果, 能有效应对诸如阴影及光照突变等问题对检测性能的影响.

     

基于邻域组合测度的属性约简方法

属性约简是机器学习和知识发现的研究热点, 而属性重要性度量则是构建属性约简算法的关键环节. 针对不完备的混合型信息系统, 在邻域关系下定义了一种新的属性集成重要性度量—–邻域组合测度, 并据此提出一种基于邻域组合测度的属性约简(NCMAR) 算法. 通过多个UCI 数据集上的实验表明, NCMAR算法不仅能够直接处理符号和数值属性共存的混合信息系统, 而且适用于不完备信息系统, 在获得较小约简结果的同时, 能够保证较高的分类精度.

     

基于边界域和知识粒度的粗糙集不确定性度量

为了克服现有作积形式不确定性度量方法的缺陷, 基于边界域提出一种用改进粗糙度和知识粒度求和形式的粗糙不确定性度量公式. 与现有方法相比, 它同时考虑了由边界域和知识粗糙性产生的不确定性, 从理论上证明了集成后的不确定性度量值确实比单个影响因素产生的不确定性度量值大, 是一种更加合理的不确定性度量方法. 将该方法推广到基于严凸函数知识粒度情形, 得到一类度量粗糙集不确定性度量方法, 并研究了随划分变细时, 粗糙 度、改进粗糙度与所提出方法之间的关系. 最后设计了一组算例对它们进行比较, 比较结果表明, 所提出的方法对划分变细更加敏感.

     

复杂条件下倒立摆摆角控制设计与实验研究

首先,研究复杂条件下倒立摆系统的自抗扰摆角控制,将实际系统存在的周期扰动、模型不确定性和间隙迟滞非线性等效成控制系统的输入端扰动．然后,利用扩张状态对输入端扰动进行建模和估计,通过设计扩张状态观测器和状态反馈实现复杂条件下倒立摆系统的摆角控制．最后,针对一类直线倒立摆进行仿真和实验研究．实验结果表明,倒立摆系统的自抗扰摆角控制能够克服三类影响因素对系统性能的影响,并保持良好的控制效果．     

基于负荷不确定性建模的静态电压稳定性风险评估

该文以负荷不确定性建模为基础,提出一种静态电压稳定性风险评估方法。负荷不确定性建模分3个阶段进行,其一采用改进模糊C均值聚类方法、Cholesky分解和多维正态分布抽样技术得到初始负荷波动模型;其二基于蒙特卡罗方法,建立可同时计及负荷增长方向及功率因数随机变化、用来模拟多节点负荷持续增长情景的概率超圆锥体模型;其三以相关系数和互信息量为评判体系,根据负荷曲线相似度将节点分群,确定负荷出现同时增长的节点编号。之后,构建蒙特卡罗-连续潮流算法,植入负荷不确定性模型,提出4项分别针对节点、线路及系统的风险指标,得到完整的风险评估体系。该文以太原110k V电网为例,对比分析了含恒功率负荷模型系统与含综合负荷模型系统的风险水平、薄弱区域,验证了文中所提方法的准确性和有效性。