模糊综合评价：电力系统不良数据算法优选模型

本文主要探讨的是炼钢领域中的连铸调度DCSP（Direct Coupling Steered Process）建模与算法优化研究。论文的核心焦点在于针对算法评价的模糊性问题，作者提出了一种创新的方法，即利用模糊数学理论构建算法综合评价模型。这一模型被应用于电力系统状态估计中的不良数据检测与辨识算法，旨在解决实际应用中由于系统规模、量测配置、计算机能力、状态估计算法选择以及对不良数据处理需求的多样性导致的算法选择难题。 作者强调了不良数据检测与辨识在电力系统状态估计中的关键作用，它能有效地剔除异常数据，提升状态估计的准确性，进而确保电力系统的稳定运行。在实际操作中，这涉及到多因素的综合考虑，包括系统的复杂性、算法的性能和适应性等。为了克服算法评估的模糊性，模糊综合评价法被引入，这是一种能够量化定性分析，从而客观地评估不同算法优劣特性的方法。 研究者蒋德珑和王克文通过对四种常用不良数据检测与辨识算法在不同电力系统条件下的综合评估，验证了这种模糊评价模型的有效性和实用性。他们构建了一套评价指标体系和隶属度函数，使得模糊综合评价模型能够形成一个完整的框架，用于对比和选择最适合特定电力系统需求的算法。 本文的贡献在于提供了一种实用的工具，帮助电力系统工程师在面对大量算法选项时，进行科学决策，选择最合适的算法来应对不良数据的挑战。通过这种方法，不仅提高了状态估计的精确性，还为实际系统的稳定运行提供了有力支持。这种研究对于提升工业生产效率和保证产品质量具有重要意义，尤其是在炼钢行业中，连铸调度的优化直接关系到生产效率和成本控制。