图深度学习技术在电力系统分析与决策领域的应用与展望

新型电力系统的高比例可再生能源、高比例电力电子设备特性给电力系统分析与决策带来巨大挑战。以深度学习(deep learning,DL)为代表的数据驱动技术擅长应对大规模高维非线性数据建模问题,在电力系统分析与决策的应用愈发受到业界的关注。作为近年来的热门分支之一,图深度学习(graph deep learning,GDL)将DL技术拓展到了不规则拓扑关联数据的处理,加快DL技术实用化的步伐。该文对电力系统分析与决策各领域的任务需求、DL应用现状做了简要归纳,结合GDL的发展脉络与前沿热点技术,全面总结GDL在电力系统分析与决策应用优势与不足,围绕通用性/迁移性、可靠性以及可解释性等方面探讨GDL框架的未来发展思路。

系统分析决策在工程变更方案选择中的应用

以鄂北地区水资源配置工程为背景,介绍了系统分析与决策方法在工程变更方案选择中的应用。通过确定目标、收集资料、预测未来、拟定方案、方案评估、方案优选等,运用决策分析系统将各种资料数据进行综合处理,对非量化数据、指标进行量化处理,减少了方案选择中的盲目性、主观性与武断性,为今后类似的方案选择提供宝贵的经验。

数智化时代高校财务分析与决策系统建设

通过大数据和智能化技术支持会计职能拓展升级,推动教育决策由经验驱动向数据驱动转变,是提升高校财务治理能力的关键一招。本研究聚焦于把握数智化转型机遇,通过政策梳理、访谈调研,形成高校财务分析与决策需求画像。利用数据仓库、联机分析处理工具、数据挖掘、AI技术、数据可视化等工具,在P大建立分层次、多维度的高校财务分析与决策体系,为高校财务分析与决策系统建设提供借鉴,不断提升高校财务分析与决策能力。

关于我国农产品贸易逆差问题的系统分析

2004年我国农产品进出口贸易呈现重要转折,从农业净出口国转变为农业净进口国。本文运用系统分析的方法,在分析我国农产品贸易形势,剖析我国农产品贸易复杂的国内、国际环境基础上,提出以促进现代农业的建设、农村经济的发展以及农民收入的提高为总体目标,以突破贸易壁垒和国际农产品贸易的复杂环境,提升我国农产品的国际竞争力、开拓国际市场为目的,从具体操作到战术再到战略的层次递进的决策组织系统。

EOT变压器经济运行在线分析与决策系统的设计

介绍接驳于SCADA系统的EOT变压器经济运行在线分析与决策系统,在确保电网与设备安全运行的前提下,通过对运行方式、负载的分配与调度、运行条件、运行位置、组合方式及电网结构等进行优化调整,最终实现降低电网自身的有功损耗、无功消耗和综合损耗,提高电网运行效率。

状态离散的确定性多阶段群体决策的满意策略

为了求解状态离散的确定性多阶段群体决策问题,建立了多阶段群体决策模型,定义了群体Pareto最优策略、群体满意策略等概念,依据Bellman最优性原理,提出了多阶段群体决策问题的逆向递推算法,并通过引入偏好关系,得到了各阶段的子过程群体满意策略以及全过程群体满意策略,最后给出了一个计算实例．

多阶段群体决策的Pareto最优策略

为了求解多阶段群体决策问题,作者建立了多阶段群体决策模型,定义了Pareto最优策略及绝对最优策略等概念,提出了求解Pareto最优策略的群体动态规划算法.该算法可以求得各个阶段各个状态下的所有Pareto最优策略.最后,作者用一个计算实例说明了算法的求解过程.