基于多判据决策的水体营养状态评价

为了准确地评价水生态系统营养状态和综合决策,通过最大熵原理耦合模糊性与随机性,建立了最大熵模糊评价模型(FAME);利用逼近理想解排序法(TOPSIS),以待决策水体样本的实测值为理想解,以评价结果中与实测值相差最大的为负理想解,建立了多判据决策模型(MCDM)。经12个湖泊实测数据验証,最大熵模糊评价与随机评价、模糊评价和灰色评价的结果较为一致,但提高了评价水体营养状态问题各层次的分辨力。多判据决策模型可解决多种方法评价结果不相容问题,使评价结果更接近水体实际情况。FAME和MCDM适用于各种水质的综合评价及决策。

基于MAS的多判据分层电压紧急控制系统

针对单一类型判据判断和单层监测电压稳定性的局限性,提出了基于多智能体系统(MAS)的区域电网多判据分层电压紧急控制系统。给出了系统结构、各层Agent电压紧急态势判据原理、多判据综合决策方法和流程,以及电压紧急情况下各层Agent的协同控制机制。分层的结构有利于各层Agent发挥独立自治的作用,又可以通过各层Agent之间的协作,发挥系统的整体效应。多判据综合判断电压态势的紧急程度,有助于准确观察电压态势,以便及时采取针对性的措施,确保系统的稳定运行。以IEEE30节点系统为基础的仿真算例表明,所提方法能够较好地满足电压态势紧急情况下的监测与控制,具有较高的实时性、自适应性和准确性,适合于在线监测和控制电压紧急态势。