【摘 要】
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考虑到充电站选址用户需求量的不确定性和突发状况的复杂性特点,以充电站选址服务效益最好、充电站风险最小以及“预选址-增建选址”两阶段经济成本最低为目标,基于传统p-median模型和多目标应急选址模型,构建两阶段多目标区间p-median模型.第1阶段在需求和设施损坏存在不确定因素的情况下,基于不确定需求模型模拟充电站遭遇突发情景下的不同需求量,构建出基于p-median的“预选址”模型;第2阶段针对瘫痪情景发生后的信息,建立一种反应式修复调整策略的“增建选址”模型.引入区间模糊集理论对模型进行转换,利用免
【机 构】
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西安电子科技大学经济与管理学院,西安710126;西安电子科技大学经济与管理学院,西安710126;广州中医药大学第二附属医院中医药大数据研究团队,广州510260;温州大学瓯江学院经济与管理学院,浙
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考虑到充电站选址用户需求量的不确定性和突发状况的复杂性特点,以充电站选址服务效益最好、充电站风险最小以及“预选址-增建选址”两阶段经济成本最低为目标,基于传统p-median模型和多目标应急选址模型,构建两阶段多目标区间p-median模型.第1阶段在需求和设施损坏存在不确定因素的情况下,基于不确定需求模型模拟充电站遭遇突发情景下的不同需求量,构建出基于p-median的“预选址”模型;第2阶段针对瘫痪情景发生后的信息,建立一种反应式修复调整策略的“增建选址”模型.引入区间模糊集理论对模型进行转换,利用免疫优化算法对模型进行求解分析,得到充电中断情景下的充电站选址最优方案.最后,以西安市某区域为例,验证模型的可行性与有效性,为充电中断情境下电动汽车充电站科学选址提供了必要的决策参考和支持.
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作为CRH(China railway high-speed)高速列车的重要组成部分,悬挂系统的可靠性对列车的安全运行和乘坐舒适性具有重要意义,为此,利用悬挂系统传感器数据,提出一种基于数据驱动的早期故障检测方法.首先,根据系统动态搭建列车悬挂系统Simpack模型,其中作动器的主动控制力作为系统输入,轨道不平顺由不平顺功率谱模拟产生激励信号,并作为系统的扰动信号;然后,在悬挂系统离散模型的基础上,通过传感器的输出构建数据模型,并构造输入输出数据矩阵;最后,通过数据矩阵构造残差量,并依照离线和在线的故障检
光伏并网逆变器的直流侧电压在光照强度、温度等外界环境的影响下通常是波动的,这会对弱电网下光伏并网系统的稳定性产生影响.针对这一问题,在传统控制系统中引入基于功率前馈的电压控制回路,并给出其结构和参数的设计过程.在此基础上,对光伏并网逆变器的输出阻抗进行建模,并分析不同控制器下对应的输出阻抗的频率特性,并利用奈奎斯特稳定性判据,分析弱电网下光伏并网系统的稳定性.最后,通过仿真实验验证所提出控制策略的有效性.
集中式超大规模储能电站与其控制系统逐渐发展成为信息物理系统(cyber physical system,CPS),信息技术和监控系统能够使超大规模储能电站应对多样化场景和满足不同的需求,但也带来一定程度的安全运行风险,因此对其进行可靠性建模和分析具有非常重要的意义.首先,建立超大规模储能电站的CPS模型,并分析物理侧与信息侧的交互影响;其次,对信息系统中多种信息扰动的可靠性状态进行建模分析,并提出储能电站CPS可靠性评估指标;然后,分别采用非序贯和序贯蒙特卡洛方法对超大规模储能电站的信息层和物理层元件进行
多粒度形式概念分析是数据挖掘与知识发现的重要工具,但现有的多粒度形式概念分析理论中并未提出选择最优形式背景的标准,这导致只能对多个单粒度形式背景逐一研究其知识发现问题,因此无法应对含有多个粒度属性的形式背景.鉴于此,对多粒度形式背景的粒度树上的属性块进行组合,将信息熵作为组合形式背景优劣的判别标准以评价最优粒度选择的性能.首先,基于粒度树提出广义介粒度剪枝形式背景,它既能实现属性块内部跨粒度组合,又能实现属性块之间跨层组合;其次,给出广义介粒度剪枝形式背景的信息熵,以评价广义介粒度剪枝形式背景的优劣,并设
针对低碳分布式装配置换流水车间调度问题(LC_DAPFSP),建立以同时最小化总能耗和总完工时间为优化目标的数学模型,进而提出一种多维分布估计算法(MEDA)以进行求解.首先,采用随机方法和启发式算法共同生成初始化种群;其次,建立基于矩阵立方体的概率模型,用于合理学习并积累优质解的块结构信息和序关系信息,同时设计有效采样机制对概率模型采样以生成新种群,从而合理引导算法搜索方向并发现可行解空间中的优质解区域;然后,为平衡算法的全局探索与局部开发能力,提出基于问题特性的变邻域局部搜索方法,可对全局搜索发现的优
考虑到区间二型模糊数在描述高度不确定性信息方面的优势,将区间二型模糊数拓展到决策粗糙集中,提出两种区间二型模糊三支决策方法.在没有类标签的区间二型模糊信息系统中,解释损失函数与确定条件概率是需要解决的两个关键问题.首先,根据区间二型模糊数的性质,将其引入决策粗糙集中,为损失函数提供一种新的解释.其次,基于贝叶斯决策过程,构造区间二型模糊决策粗糙集的基础模型.然后,选取区间二型模糊数的组合排序与可能度排序,设计两种策略来推导区间二型模糊决策粗糙集的决策规则.对于条件概率,利用灰色关联分析方法对其评估.在此基
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针对危险驾驶行为引起的交通安全事故频发的现状,提出一种基于MobileNetV3和ST-SRU的危险驾驶姿态识别系统.首先,修改MobileNetV3的网络结构使其适用于人体姿态估计任务,输出关节点的热力图和偏移量图,用来估计J个关节点的二维坐标位置;其次,定义ST-SRU骨架动作识别算法,利用动作的骨架序列数据对动作进行分类.实验结果表明:MobileNetV3姿态估计算法在自建的AI Challenger上肢姿态数据集上测得PCP值(percentage correct parts)达到95.6％,测
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