2008年以來,在經(jīng)濟危機及世界經(jīng)濟的多重影響下,電力需求增速快速回落,使電網(wǎng)公司的資產(chǎn)效益受到嚴重的影響,迫使電網(wǎng)公司變革資產(chǎn)管理方式。資產(chǎn)全壽命周期管理是電網(wǎng)公司轉變管理方式、提升管理水平、提高營運效率、提升資產(chǎn)質量、延長設備使用壽命、優(yōu)化資產(chǎn)成本效益的重要手段。另外,資產(chǎn)全壽命周期管理也是智能電網(wǎng)發(fā)展的必然選擇。但開展資產(chǎn)全壽命周期管理是一項系統(tǒng)工程,實現(xiàn)總體目標將面臨很多困難和挑戰(zhàn),其中之一就是缺乏風險意識。對外部影響環(huán)境的研究不夠,處于“被動”決策的情況較多,因此,正確認識和把握外部環(huán)境的變化趨勢,提高應對外部環(huán)境變化的能力,是開展資產(chǎn)全壽命周期管理的必然要求。面對動態(tài)和不確定的復雜的外部環(huán)境的影響,電網(wǎng)公司應該如何把握其外部環(huán)境的變化趨勢,并采取相應有效的應對措施,使其快速適應外部環(huán)境的變化；或者采取某種方式對其外部環(huán)境做出相應的調適,使其向有利于資產(chǎn)全壽命周期管理目標實現(xiàn)的方向發(fā)展。本文構建了電網(wǎng)資產(chǎn)全壽命周期管理外部環(huán)境預警模型,旨在解決“如何把握外部環(huán)境的變化趨勢”這一問題。論文中涉及的主要內容如下：本文首先介紹了資產(chǎn)全壽命周期管理理念、整體框架模型、評價指標體系及資... 

【文章來源】：華北電力大學河北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：155 頁

【學位級別】：博士

【部分圖文】：

基于傳遞滴的TOPSIS模.觀的Matlab：丨：九箱Fig.3-2TheMatlabinterfacebasedontransfer-entropyTOPSIS

圖5-1 K均值聚類方法示意圖.5-1 The flowchart of K-means clustering metho預警指數(shù)歸一化處理后的數(shù)值，利可以確定m個聚類中心，從而根據(jù)聚。假設/77 = 3，則可以根據(jù)聚類中心的、沒有明顯作用和有利三類。環(huán)境預警指數(shù)是否是平穩(wěn)時間序列；外部環(huán)境預警指數(shù)進行預測；若不變換，再建立自回歸方程，接著對得到的外部環(huán)境預警指數(shù)進行歸一前的警情狀況，即外部環(huán)境的好壞。

間的一個決策向量（隨機解）。在迭代過程中，粒子通過跟蹤兩個“極值”來更新自己的位置，如圖5-2所示。其中，一個極值是粒子本身所能找到的最優(yōu)解，稱為個體極值；另一個是整個群體目前所能找到的最優(yōu)解，稱為全局極值。個體極ffl② fvCOZg .圖5-2粒+群優(yōu)化算法的原理Fig,5-2 The diagram of PSO Algorithm theory在第r步迭代過程中，第《個粒子的位置x?是通過其速度V,,實現(xiàn)更新的。4""=4"+vr" (5-24)在隨機搜索空間中，每個粒子的速度由其自身的個體極值和全局極值決定，見公式（5-25):《+')=伽：丨)+ c,r,(P, -xl'J) + (G,, -x'(,;)) (5-25)式中，A:代表搜索空間的維度；尸?和6?分別表示個體極值和全局極值；87

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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