粗糙模糊环境下电力用户负荷响应潜力评估

深度探索用户负荷可调节潜力是国家电力市场精细化发展的迫切需求。为有效感知电力用户负荷综合响应潜力,提出一种模糊粗糙环境下的混合评估模型。首先,从经济性、用户特性、负荷特性、信息特性等4个维度构建负荷响应潜力指标体系;其次,充分考虑评估中个体判断的模糊性和群体偏好的多样性,采用模糊粗糙数对个体语义评估信息进行处理和集结;然后,将模糊粗糙熵权法和逐步加权评估比率分析法(step-wise weight assessment ratio analysis,SWARA)相结合确定指标综合权重,并采用基于模糊粗糙数的改进多属性边界逼近区域比较法(multi-attributive border approximation area comparison,MABAC)计算电力用户针对属性函数的负荷响应潜力综合评估值,从而获取潜力排序结果;最后,以多个行业的电力用户负荷综合响应潜力评估为例,验证所提模型的有效性。

基于区间二元语义与故障模式及影响分析的地铁车门故障风险评估

针对地铁车门系统故障风险评估中的模糊性和不确定性问题,提出基于区间二元语义与故障模式及影响分析的地铁车门故障风险评估模型。针对专家判断的模糊性和不确定性,利用区间二元语义表征专家评估信息;定义共识度来刻画专家与群体间的偏离程度,并引入共识达成过程以提高专家间的共识度;为在故障模式风险排序中刻画专家的风险偏好,引入风险偏好参数改进多属性边界逼近区域比较法以确定故障模式风险优先序。以地铁车门故障风险评估为例验证了模型的有效性和可行性,结果表明:故障模式风险排序前3位的是电子门控器、锁闭行程开关S1和螺母组件,检修部门应采取科学的检修措施以降低风险。

基于情景模糊动态MABAC的可再生能源选择方法

为构建一套有效选择可再生能源的指标体系和评价方法,考虑多种能源的不同特性对环境与经济承载力的制约,围绕经济、环境、技术、社会政治及能源来源质量5个维度,提出能够全面评价可再生能源的指标体系和基于情景模糊动态MABAC (多属性边界逼近区域比较法)的评价方法.在评价方法构建上,采用情景模糊集(picture fuzzy set,PFS)对MABAC进行改进,实现在多准则决策问题中利用模糊信息进行精准决策.在此基础上,将时间因素与MABAC相拟合,进一步求得可再生能源与边界逼近区域的贴近度,确定与地方环境承载力相适宜的可再生能源.结果表明:在考虑时间因素的条件下,风能、太阳能、水能与边界逼近区域的贴近度分别为0. 102 66、-0. 133 90、0. 040 16,说明风能为经济效益最佳的可再生能源,太阳能为可利用能源;在未考虑时间因素条件下,所得到的贴近度则与之存在差异,风能、太阳能、水能与边界逼近区域的贴近度分别为0. 011 29、-0. 058 00、0. 023 40.研究显示,基于情景模糊动态MABAC评价结果与实际情况更相符,且通过模型的验证过程来看,该模型不仅可以提高结果的精确性,也同样易于实施和便于推广.

用户需求导向的产品设计方案质量评价模型

针对企业产品设计方案质量评价问题,提出一种以满足用户期望为核心的产品设计方案质量评估方法.首先,利用模糊KANO模型对收集的指标进行分析归类,建立用户导向的评价指标体系.其次,基于产品设计方案评价模型及指标体系的前期研究成果,构建一套适用于以用户期望为主导的产品设计方案评价模型.由于用户期望具有一定的模糊性以及难以全部达成的特点,将以几何均解做为参考解的多属性边界逼近区域比较法拓展到犹豫模糊领域,并进一步优化了适用于该方法的标准化技术,系统的阐述了产品设计方案的评价流程.最后,通过算例对该评价模型进行了验证,通过对比分析证明该模型具有一定的优越性和适应性.

基于概率语言集的实践教学质量评价体系研究

实践类课程在应用型本科专业人才培养方案总学时中占有较大的比例,实践教学质量的好坏直接影响着学生综合素质的发展.以学生满意度为目标,基于构建主义理论,从实践教学的过程、师资、环境、监督四个方面建立了实践教学质量的评价体系.针对调查问卷中调查对象的主观不确定性以及定性指标模糊性,引入概率语言集理论,基于最优最劣方法(BWM)对指标的权重进行计算.最后,基于多属性边界逼近区域比较法(MABAC),提出了一种新的概率语言MABAC实践教学质量评价方法.实验结果表明,提出的方法能有效地处理教学评价过程中存在的模糊不确定性,为科学评价实践教学质量提供参考,有利于改进教学质量,提高学生满意度.

基于IT2F-BWM-MABAC方法的应急物流设施选址方案评价

针对不确定环境下应急物流设施选址方案评价问题,提出一种基于区间二型模糊集(IT2F)-最优最劣法(BWM)-多属性边界近似区域比较法(MABAC)的应急物流设施选址方案评价方法。首先,针对应急物流设施选址方案评价过程中评价信息的模糊不确定性问题,采用IT2F处理,并利用MABAC对选址方案排序;然后,针对传统的MABAC中属性权重需要从外部获得的问题,采用基于IT2F的BWM确定属性的权重;最后,将所提方法应用于某城市应急物流设施选址方案评价研究,并验证所提选址方法的可行性和有效性。结果表明:所提方法能够解决不确定环境下应急物流设施选址问题,同时能够保证方案评价的质量。

基于语言图像模糊集与MABAC法的改进大群组FMEA模型

失效模式与影响分析(FMEA)是一种前瞻性风险分析工具。但传统FMEA模型在大群组专家风险评估、风险因子权重确定以及失效模式排序方面存在一定缺陷。本文针对上述不足提出了一种新的FMEA模型:首先采用语言图像模糊集表征专家的风险评价信息,然后运用相似度聚类法对大群组专家进行聚类,而风险因子的权重由熵权法确定,最后利用多属性边界近似区域比较(MABAC)法对各失效模式进行风险排序。为了验证该模型的可行性,本文将其运用于企业架构风险评估,并通过比较分析以及蒙特卡洛仿真验证其优越性与可靠性。

医疗器械制造企业可持续供应商选择研究

针对医疗器械制造企业可持续供应商选择问题,考虑医疗器械生产与供应的特殊需求,构建了面向医疗器械制造企业的可持续供应商选择评价指标体系,建立了医疗器械制造企业可持续供应商选择模型。该模型采用Pythagorean模糊集(PFS)处理定量、定性两类决策信息,设计了一种基于PFS的最佳-最差权重确定方法用于描述专家模糊偏好,并结合多属性边界近似区域比较法扩展到PFS模糊环境下以确定候选供应商优劣顺序。最后以某医疗器械制造企业可持续供应商选择为例,证明所建模型与算法的有效性。