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基于区间证据理论的多源融合广域后备保护 被引量：1
1
作者 汪伟 王吉文 +4 位作者 谭颖婕 刘雯琳 戴长春 于洋 罗国敏 《电网与清洁能源》 CSCD 北大核心 2024年第3期67-77,共11页
针对传统保护方案在光伏接入系统时存在的可靠性不足问题,该文提出了一种基于区间证据理论的多源融合广域后备保护方案。首先,将光伏输出电流对保护的影响解耦分析,提出了保护方案的基本概率分配函数,将传统保护结果的0,1值转化为描述... 针对传统保护方案在光伏接入系统时存在的可靠性不足问题,该文提出了一种基于区间证据理论的多源融合广域后备保护方案。首先,将光伏输出电流对保护的影响解耦分析,提出了保护方案的基本概率分配函数,将传统保护结果的0,1值转化为描述故障概率的区间值,定量考虑了光伏接入对配网保护的影响。其次,利用改进的区间证据理论对多种保护的判别结果进行融合,得到每条线路的综合故障概率区间,进而识别故障线路。该方法将光伏接入对保护判别的影响定量化,利用了多个保护综合判断,提高了广域后备保护的可靠性。同时,改进的区间证据理论消除了冲突证据的影响,在保护存在数据缺失及错误时仍能可靠识别故障线路。最后仿真验证了该文方法的可靠性。 展开更多
关键词 光伏电源 10 kV配电网 后备保护 区间证据理论 继电保护
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基于区间证据理论的新能源电网继电保护整定计算方法
2
作者 韩鹏 《电气技术与经济》 2024年第11期329-331,共3页
新能源电网的快速发展对继电保护整定计算提出了新挑战,亟需一种能够有效处理不确定性信息的整定方法。本文提出了一种基于区间证据理论的新能源电网继电保护整定计算(ISET-RP)新方法,该方法综合考虑了新能源出力波动、负荷预测误差等... 新能源电网的快速发展对继电保护整定计算提出了新挑战,亟需一种能够有效处理不确定性信息的整定方法。本文提出了一种基于区间证据理论的新能源电网继电保护整定计算(ISET-RP)新方法,该方法综合考虑了新能源出力波动、负荷预测误差等不确定性因素,通过区间证据建模、多源信息融合和动态整定优化等关键技术,实现了继电保护整定参数的自适应动态优化。仿真实验结果表明,与传统方法相比,ISET-RP方法在速动性和灵敏性方面具有明显优势,为新能源电网继电保护整定提供了一种高效可靠的新思路。 展开更多
关键词 新能源电网 继电保护 区间证据理论 不确定性
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基于区间证据理论的多传感器数据融合水质判断方法 被引量：11
3
作者 周剑 马晨昊 +2 位作者 刘林峰 孙力娟 肖甫 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第9期20-29,共10页
针对传感网测量水质数据过程中存在的必然不确定性和随机不确定性,提出了一种基于区间证据理论的多传感器数据融合水质判断方法。考虑传感器精度误差以及测量数据异常等问题,将每个传感器测量的水质数据用区间数表示,通过计算水质数据... 针对传感网测量水质数据过程中存在的必然不确定性和随机不确定性,提出了一种基于区间证据理论的多传感器数据融合水质判断方法。考虑传感器精度误差以及测量数据异常等问题,将每个传感器测量的水质数据用区间数表示,通过计算水质数据与每个水质等级特征值之间的距离,得到判断水质等级的区间证据。按照区间证据组合规则将多传感器的区间证据融合成综合区间证据,最后根据决策准则,由综合区间证据判断水质等级。实验表明,该方法能够从不确定水质数据中准确判断水质等级。 展开更多
关键词 水质判断 区间证据理论 传感网 多传感器数据融合 不确定性
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基于区间证据理论的多源灾情信息融合及烈度判定研究 被引量：3
4
作者 李芋均 郭红梅 +2 位作者 黄丁发 赵真 张莹 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第S02期92-94,共3页
传统的地震烈度判定多采用现场调查的方式,效率较低。针对这一问题,在充分分析了利用互联网、移动通信等技术获取的多源地震灾情信息的内容和表达方式等特点的基础上,完成了多源地震灾情信息的分级分类,并引入利用区间证据理论对多源地... 传统的地震烈度判定多采用现场调查的方式,效率较低。针对这一问题,在充分分析了利用互联网、移动通信等技术获取的多源地震灾情信息的内容和表达方式等特点的基础上,完成了多源地震灾情信息的分级分类,并引入利用区间证据理论对多源地震灾情信息进行融合并完成地震烈度判定的新方法。以"4·20芦山7·0级强烈地震"为例进行了烈度判定实验,实验结果与中国地震局公布的地震烈度分布图一致。 展开更多
关键词 区间证据理论 多源信息融合 证据冲突 烈度判定
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基于区间证据理论的煤矿生产系统关键危险源风险评价 被引量：2
5
作者 靖培星 卢明银 汪伟忠 《煤矿安全》 CAS 北大核心 2017年第3期238-241,共4页
为了有效辨识并评价煤矿生产系统中的危险源并对关键危险源进行准确管控,从风险形成的可能性和事故严重度2个维度度量危险源;为最大程度的保留有效信息,在量化过程中引入区间直觉模糊集,允许非隶属度和犹豫度的存在;然后,将各区间模糊... 为了有效辨识并评价煤矿生产系统中的危险源并对关键危险源进行准确管控,从风险形成的可能性和事故严重度2个维度度量危险源;为最大程度的保留有效信息,在量化过程中引入区间直觉模糊集,允许非隶属度和犹豫度的存在;然后,将各区间模糊信息转化为区间概率分配函数,利用区间证据融合算法进行融合;最后,结合某矿实际,计算该矿各环节危险源的最终风险程度,评价结果更能全面反应专家意见且与实际一致,说明方法的有效性。 展开更多
关键词 区间直觉模糊集 基本概率分配函数 区间证据理论 危险源辨识 风险评价
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基于证据特征的区间证据合成方法研究 被引量：4
6
作者 孙伟超 许爱强 李文海 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第12期2790-2798,共9页
基于区间值的证据合成理论可以有效地描述和处理不确定性问题,针对目前区间证据合成方法存在融合失效的问题,分析了其产生的原因并提出新的区间证据组合方法。对证据源本身的特征进行提取,依此对证据进行修改,并提出两种优化方法用于区... 基于区间值的证据合成理论可以有效地描述和处理不确定性问题,针对目前区间证据合成方法存在融合失效的问题,分析了其产生的原因并提出新的区间证据组合方法。对证据源本身的特征进行提取,依此对证据进行修改,并提出两种优化方法用于区间信度结构下的证据合成。数值实验结果表明,提出的方法收敛性、鲁棒性较好,在面对冲突区间证据融合时得到了合理的结果。 展开更多
关键词 区间证据理论 特征提取 证据组合
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混合不确定性下基于区间证据随机抽样的统一赋权法
7
作者 闫英 锁斌 甘蜜 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第8期41-47,共7页
由于评价问题的复杂性,以及专家知识和经验的局限性,群决策信息中往往同时包含不同程度的不确定性。在区间证据理论框架下对认知不确定性信息、多区间概率信息、不完全信息等混合不确定信息进行统一表示,进而根据区间证据间的相似度对... 由于评价问题的复杂性,以及专家知识和经验的局限性,群决策信息中往往同时包含不同程度的不确定性。在区间证据理论框架下对认知不确定性信息、多区间概率信息、不完全信息等混合不确定信息进行统一表示,进而根据区间证据间的相似度对群决策信息进行融合;采用区间数对评语等级进行定量化,并根据融合结果构造个指标重要程度的概率分布函数;最后通过概率分布函数的蒙特卡洛随机抽样确定指标权重。算例分析结果表明了新方法的有效性。 展开更多
关键词 群决策 指标赋权 混合不确定信息 区间证据理论 蒙特卡洛抽样
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直觉模糊集下的区间证据可信度决策方法
8
作者 王加阳 彭孟棠 《模糊系统与数学》 北大核心 2023年第6期31-40,共10页
从直觉模糊的角度出发提出了一种改进区间证据距离的计算方法,然后利用改进的区间证据距离求出区间证据可信度进行多属性决策。具体决策思路为:在利用区间证据的可信度降低区间证据冲突的基础上引入证据权,使用最新的证据融合方法进行... 从直觉模糊的角度出发提出了一种改进区间证据距离的计算方法,然后利用改进的区间证据距离求出区间证据可信度进行多属性决策。具体决策思路为:在利用区间证据的可信度降低区间证据冲突的基础上引入证据权,使用最新的证据融合方法进行信息集结,最后,给定绝对最优解和最劣解利用topsis对合成结果进行排序。 展开更多
关键词 区间证据理论 直觉模糊集 区间证据距离 可信度 系统决策
原文传递
研制阶段测试性验证与评价的动态贝叶斯方法 被引量：2
9
作者 刘磊 宋家友 姚淼 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第6期1516-1521,共6页
针对研制阶段测试性增长实验数据"小子样、多阶段、异总体"的特点导致测试性水平难以验证与评价的问题,提出一种优化的动态贝叶斯方法。引入新Dirichlet分布构造一个故障检测率的动态增长模型;引入D-S区间证据推理理论融合同... 针对研制阶段测试性增长实验数据"小子样、多阶段、异总体"的特点导致测试性水平难以验证与评价的问题,提出一种优化的动态贝叶斯方法。引入新Dirichlet分布构造一个故障检测率的动态增长模型;引入D-S区间证据推理理论融合同一阶段的多个专家信息,在此基础上得到置信度更高的先验区间,用非线性优化理论拟合先验信息求解模型中的超参数;利用贝叶斯信息融合理论推断故障检测率的多元联合后验分布,采用Gibbs抽样求解高维后验积分。实例对比分析结果表明,该方法有效地融合了区间型的专家信息,提高了评价结果的置信度,为研制阶段测试性验证与评价的研究提供了一种理论依据和解决方案。 展开更多
关键词 动态贝叶斯 动态增长模型 D-S区间证据推理理论 专家信息融合 非线性优化理论 GIBBS抽样
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