考虑风电出力波动性的混合储能双层优化配置

在新型能源与配电网协调发展的背景下,针对分布式储能的优化配置问题,提出了一种混合储能双层优化配置模型。通过上层优化确定储能接入位置和容量,并通过傅里叶变换对功率进行分频,利用超级电容器和蓄电池分别承担不同频率部分的功率。下层优化以低储高放效益为目标函数,通过结合Pareto档案的粒子群算法进行优化。通过IEEE33节点的仿真实验,验证了该模型的可行性。结果表明:该模型能够实现多目标综合优化,包括降低网络损耗、优化电能指标和降低储能设备投资成本,为配电网接入分布式储能的优化配置提供了有效的解决方案。

利用一种改进的模拟退火算法求解多目标规划问题

提出了一种求解多目标规划问题的改进模拟退火算法。该算法基于多目标规划的Pareto最优解特征提出了一种新的能量差计算方法,并利用外部存档储存每一代产生的Pareto最优解,通过预设迭代次数,使近似Pareto最优解不断逼近精确最优解。最后,通过数值实验验证算法的可行性和有效性。

一种用于存放带约束多目标关联文件的进化算法

海量数据存储领域要解决的关键问题之一是如何将相互关联的数据文件存放到光盘等有限存储空间的介质上,同时要求文件关联性尽量保持完整以及存储空间的利用率尽量高.通过分析多目标优化问题的基本原理及研究当前解决此问题的常用进化算法,提出一种存放带约束多目标关联文件的进化算法.与SPEA2的实验进行对比,分析结果表明在Pareto最优解集的获取上效果明显.

病案ABC分类管理统计分析

目的 研究病案ABC分类管理的原理,评价病案ABC分类管理的效率和效益。解决病案管理中使用人员多和库房面积小的实际难题。方法 使用一所大型综合性医院病案管理统计数据,采用帕莱托图(V.F.D.Pareto)ABC和卡方检验两种方法进行分析。结果 占借阅人数13.25％的科研人员借阅病案卷数占84.05％,而占借阅人数61.14％的社会人员只占借阅卷数的4.62％。使用范围在保管年限一年内的病案占76.92％,而10年左右者仅占2.5％,呈明显的帕莱托比例规律,卡方检验P<0.00001。结论 病案借阅的人员分布和时期分布符合帕莱托定律,按帕莱托定律管理病案节省人力和库房,值得推广。

11篇提高病案归档率的文献回顾

目的对11篇提高病案归档率的文献进行回顾性研究,探讨提高病案归档率的方法。方法以"病案归档,归档率"为检索词,在中国知网、万方医学网中检索2017年1月-2019年4月的文献,共检索筛选出相关性文献21篇,根据制定的纳入标准和排除标准筛选符合要求的文献,并提取相关数据进行分析。结果共纳入11篇文献,均为回顾性队列研究,文献表明病案7个工作日的归档率在使用管理工具后均提升到90%以上,且影响病案归档的主要原因集中在奖惩制度不合理、医生书写不及时、主任审签不及时、护士整理不及时、制度不合理、病历书写不规范、流程不合理。结论管理工具的使用能够有效地提升工作质量,特别是PDCA循环法的使用能有效提高病案回收率,但要加强病案回收管理,仅仅靠病案科很难实现,应调动多部门合作。

谈教师成长档案与二八法则

教师成长档案内容设置目前面临着既要全面、又要兼顾绩效的两难窘境,二八法则是解决这一矛盾的最好方法。运用二八法则设置教师成长档案内容,必须收集和梳理好相关信息、将学校目标和个人规划有机结合、坚持科学和务实的态度、做好落实和反馈工作。

一种基于混沌变异的多目标粒子群优化算法

针对多目标优化(multi-objective optimization problem,MOP)问题,特别是解集分布非均匀问题,提出一种基于混沌变异的优化算法。通过Pareto支配思想来决定粒子的飞行方向,在进化后期加入混沌变异操作,有效地避免早熟收敛现象;根据粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)特有的记忆建立外部档案,动态引导微粒在每一次迭代的飞行方向。最后通过8个标准多目标测试函数进行测试,实验结果表明该算法是有效可行的,其性能比SPEA和NSGAII更优。