考虑用户侧电能质量及用电可靠性的用电体验评价

针对传统独立的配电网电能质量评价指标体系或用电可靠性评价指标体系不能准确反映用户用电体验的问题,构建了一种综合考虑用户侧电能质量及用电可靠性的用电体验评价指标体系。7个用户侧电能质量指标旨在反映用电质量对用电体验的影响,3个用电可靠性指标旨在反映电网持续供电水平对用电体验的影响。以采集到的用户用电信息作为数据支撑,首先采用最优最劣法和熵权法计算各指标的主客观权重,其次将博弈论引入到综合评价中,利用纳什均衡方法进行组合优化得到较为合理的综合权重,最后通过逼近理想解法对各地区配电网用户用电体验进行评价。通过算例验证表明,该评价模型可以全面、准确地对用电体验进行评价,实现了评价结果优劣与用户真实用电体验好坏相一致,为供电企业提高配电网运维管理、规划建设水平,提升客户服务质量提供参考。     

基于引导调制的彩色点云无参考质量评价方法

彩色点云(color point cloud, CPC)作为三维场景和对象的有效描述形式,在虚拟现实、增强现实等许多领域得到重要应用。CPC在其采集、压缩、传输、重建等过程中会引入相应的失真,需要设计有效的评价方法对失真CPC质量进行评测。本文提出一种基于引导调制的CPC无参考质量评价方法。考虑到几何信息与彩色纹理信息的联合失真,利用引导调制的方法联立两者,以综合考虑几何失真、彩色纹理失真、联合失真。结合人眼的多通道性,利用剪切波变换提取特征。最后,将所有特征构成的特征向量输入到支持向量回归模型(support vector regression, SVR)学习预测点云质量。实验结果表明,所提出的方法与人类主观感知具有很好的一致性。     

电网侧电池储能电站综合评价模型研究

由于已有评价模型未能获取计算精度较高的权重值,导致评价结果不理想,评价用时较长。提出一种电网侧电池储能电站综合评价模型,从技术、经济以及社会效益等方面入手,构建电网侧电池储能电站综合评价指标体系。通过选择序关系方法确定评价指标体系的权重,同时使用模糊综合评价方法对指标体系进行综合评价,构建对应的综合评价模型,根据模型对电网侧电池储能电站进行综合评价。经实验测试证明,所提模型能够快速准确完成储能电站综合评价。     

数据驱动的企业信用风险最优组合评价模型

企业财务数据所提供的各类信息可以有效解释企业的信用水平,然而过多指标往往存在多重共线性问题,造成模型的过拟合,反而降低评价精度。为了约简指标数据,计算企业违约情况与财务指标的相关系数,剔除掉相关性弱的指标。采用Lasso回归方法对相关性高的指标数据进行约简,进而利用Logistic回归模型、贝叶斯模型和支持向量机三种分类模型对企业的信用风险进行分类评价。考虑到不同方法对不同企业的分类精度不同,为了综合利用各方法的优势,构建基于整数规划的企业信用风险最优组合评价模型。对300家创业板上市企业数据进行仿真分析,为了验证模型的有效性,在300家公司中（其中270家为训练样本,30家为测试样本）随机选取3组样本,使用ST公司被执行特别处理（special treatment,ST）前一年的数据进行测试,实验结果表明组合模型具有更高的稳定性和分类精度。     

大型工件部分点云与整体点云的配准方法

部分点云与整体点云的高效、高精度配准是完成大型工件尺寸快速评价工作的基础,但由于部分点云和整体点云全局特征的差异性,使用现有的局部特征描述符进行点对匹配搜索计算量大,点云配准耗时长.为此,针对部分点云与全局点云的几何特征,提出一种基于区域均值特征描述符的部分点云与整体点云配准方法.首先提出一种区域均值特征描述符,能够有效地描述点云中关键点的邻域几何特征;然后通过评价点云区域均值特征描述符的特征度选择数据点作为待配准关键点,搜索与之匹配的描述符,完成部分点云与整体点云的关键点匹配;最后使用奇异值分解法计算点云之间的转换矩阵,基于迭代最近点算法完成部分点云与整体点云的配准.利用斯坦福公共数据库点云集和大型发动机舱段的三维扫描点云数据,对配准算法的配准准确度和配准速度进行实验的结果表明,与现有的几种基于局部特征描述符(PFH,HoPPF,PPFH,FPFH)的点云配准方法相比,所提方法配准准确度平均提高56.75%,配准速度平均提高45.57%,验证了该方法的有效性.     

直觉模糊语言信息下的三维动态评价方法及应用

针对当前综合评价大多集中在静态评价以及属性权重未知的问题,在直觉模糊语言环境下提出一种三维动态评价方法.首先,利用模糊质量功能展开求解指标权重以弥补传统主客观确权方法的不足,体现指标越能表征顾客需求贡献度权重越大的赋权思路;其次,考虑到评价指标间的相互关系也会影响最终的评价结果,引入幂平均算子并将其扩展到直觉模糊语言集中,通过直觉模糊语言幂加权平均算子集结多属性信息得到静态综合评价值;接着,在静态评价值求解的基础上,基于全局信息定义分层激励因子和阶段信息定义成长因子分别对评价基础值的增长态势和增长趋势进行测度,构建基于评价基础值、变化状态与发展趋势的三维动态评价指数模型;最后以小微企业的信用评价为例验证所提出方法的有效性和可行性.     

基于熵权-云模型的配电网设备投资策略评价方法研究

配电网设备精准投资是确保电力企业集约化、精益化管理的关键,目前配电网设备投资方案的评价信息往往具有随机性,方案的客观评价和优选难度较大。本文提出基于熵权-云模型的配电网设备投资策略评价方法,利用云模型和熵值法计算评价指标权重,研究经济效益、技术和风险等因素对投资策略的影响,科学评价投资方案,为投资策略制定和优选提供数据支持和实践参考。实践结果表明,该方法能定位配电网设备投资方案中的差异与不足,给出优选决策方案,对促进配电网高质量发展,提升配电网投资决策水平具有一定的参考价值。     

基于贝叶斯最优最劣和改进物元可拓的特高压输电工程综合效益评价

由于中国能源消费与能源分布格局的不一致性,建设具有远距离、大容量以及低损耗的特高压输电工程具有重要的意义,而对特高压输电工程效益的评估是判断该工程能否实现预期目标、满足工程建设要求的关键。从运行、财务、环境以及社会4个维度构建了特高压输电工程综合效益评估指标体系,提出一种基于贝叶斯最优最劣和改进物元可拓方法的特高压输电工程综合效益评价模型,前者结合贝叶斯理论和最优最劣模型确定各指标的权重,后者通过对传统物元可拓方法进行改进,从而实现对特高压输电工程综合效益的等级评定。通过对某±800 kV特高压直流输电工程实证研究,结果表明该工程的综合效益处于“较好”级别。算例结果证明了该模型用于特高压输电工程综合效益评价的科学性与有效性。