能源决策支持系统

能源决策支持系统（精选8篇）

能源决策支持系统 第1篇

1 能源行业发展面临的挑战

我国人均能源资源拥有量较低, 资源禀赋与能源消费逆向分布, 制约了能源发展。煤炭和水力资源人均拥有量仅相当于世界平均水平的50%, 石油、天然气资源仅为世界平均水平的1/15左右。同时, 我国的主要能源消费区集中于东南沿海等经济发达地区, 资源禀赋与能源消费地域存在显著差别。另外, 我国大部分煤炭资源需要井工开采, 石油、天然气资源埋藏深, 未开发的水力资源多集中于西南部的高山深谷之中, 能源资源的开发难度相对较大。

能源供应对外依存度高, 能源供应安全面临较大挑战。“十一五”以来, 我国经济高速发展以能源消费的快速增长为代价。2000年至2010年间, 我国能源消费年均增长达到8.4%。然而, 由于我国常规化石能源可持续供应能力不足, 能源运输体系不尽合理, 煤电运紧张现象反复出现, 可再生能源的并网消纳难题尚未完全攻克, 我国能源供应缺口逐年增加, 不得不依赖于进口, 201 0年, 我国能源供需缺口达到了2.6亿吨标准煤, 能源 (尤其是石油) 对外依存度快速上升[2]。根据工业和信息化部于2011年公布的数据显示, 我国原油对外依存度首次超过了美国, 达到了55.2%。

能源消费结构不合理, 过度依赖煤炭资源。煤炭在我国能源消费中占一次能源消费总量的比重一直保持在65%以上, 过度依赖煤炭资源, 消费量从1978年的4.0亿吨标准煤增长到2010年的24.5亿吨标准煤, 年均增长5.8%。以煤炭为主的能源消费结构偏离了世界能源结构以油气、清洁能源发电为发展趋势的主流, 滞后的用煤方式、生产设备、管理方式加剧了能源消费结构的不合理。

能源发展造成环境污染, 生态环境压力较大。大规模的煤炭开发, 给我国山西、内蒙等主要煤炭产区带来了土地塌陷、水资源和植被破坏等生态环境问题;以煤为主的大量化石能源消费, 同时也给我国华东、华中、华南部地区带来严重的酸雨等环境问题。我国是目前世界第二大经济体, 年排放总量全球第一, 而且人均排放量已接近全球平均水平。

2 能源决策支持技术研究的必要性

能源决策支持研究始于20世纪60年代, 早期的能源决策支持过程多依赖于单目标函数对能源供需进行预测和规划, 往往难以兼顾系统的复杂度和不确定度, 而频繁采用假定和简化处理又无法有效反映客观环境和主观因素的变化。由于早期模型的预测结果不甚理想, 70年代的两次石油危机以后, 单目标函数的能源决策模型逐步被多优化输出的能源模型所取代, 取得了较好的反响。石油危机结束后, 世界石油市场趋于平衡, 全球气候变暖问题逐渐被能源决策者所重视, 这一时期的能源决策模型不再单独考虑能源供需关系, 综合能源模型已现雏形。90年代以后, 世界各国能源需求量逐渐增加, 能源决策目标更加丰富和趋于多元化, 关注焦点涵盖了能源、环境、经济、技术、安全等诸多方面, 经典决策技术的综合性进一步提升[1]。进入新世纪以来, 风能、太阳能等可再生能源的发展得到了世界各国的重视, 可再生能源一般通过发电加以利用, 其发电出力具有随机性和间歇性特点, 并网消纳相对比较困难, 目前国际上已有的能源决策支持技术多将可再生能源的开发与消纳作为研究的重点。

我国能源决策支持技术的基础能力比较薄弱, 主要表现为缺乏适应市场经济的能源规划方法论、能源统计信息不完整, 能源政策实施的有效性不强等诸多问题。另外, 区域经济发展不平衡、能源生产中心和消费中心逆向分布、能源运输基础设施建设滞后、市场经济体制尚有待完善等比较突出, 已有的决策支持技术不能有效回答目前我国能源转型发展过程中的关键核心问题, 包括能源消费总量控制、化石能源供应不足、能源大范围优化配置、新能源大规模集中开发和跨区消纳等问题, 因此迫切需要研究能够适应我国能源发展国情的能源决策技术。

3 能源决策支持技术的研究重点

未来我国能源决策支持技术应在构建能源、经济、环境与电力的各类数据库的基础上, 整合现有能源规划、电力规划、环保规划、经济社会发展规划等各行业研究资源, 通过技术创新, 深入研究能源电力生产、输运与消费各环节的关键规划问题, 紧密跟踪国家经济发展形势、经济能源政策, 研究能源与电力发展战略规划, 为政府和企业提供决策参考。

一是新形势下能源基地开发潜力与评估方法研究。针对能源发展过程中所面临的新形势, 结合资源条件、前期工作进展、开发成本、生态环境保护、运输通道等因素, 系统研究和评估各类能源基地的开发潜力, 重点研究煤炭基地和可再生能源基地。

二是能源转化利用体系研究。站在整体能源系统的角度, 全过程分析能源转化利用技术发展发展趋势, 提出技术可行、经济合理的技术路线, 进而研究煤电/煤化工、新能源发电/新能源供热等能源综合转化利用方案。

三是能源基地外送目标市场综合优化。统筹考虑能源、环境、运输和市场等因素, 围绕能源基地的外送方式、外送的合理流向和规模问题, 以能源供应总成本、能源效率、能源安全等为综合目标, 以能源供需平衡、化石能源基地可开发规模、新能源开发潜力、能源输送通道、各地区环境资源等为约束条件, 优化确定我国能源基地的外送规模、外送方式和目标市场。

四是能源发展模式及综合效益评估方法研究。在科学预测未来经济、能源发展规模与需求的基础上, 结合我国能源资源及开发潜力, 充分考虑国内国外两个市场、两种资源的利用, “十二五”及中长期经济发展方式转变、能源与产业结构调整的动态影响, 研究我国能源就地平衡和跨区配置的合理匹配关系, 完善“十二五”及中长期我国能源发展的指导思想、发展思路与目标, 并评估所产生的其综合效益。

五是清洁能源发展战略构建方法及实施研究。重点研究清洁能源的合理开发布局和高效消纳利用, 以及常规化石能源的清洁高效利用。鉴于清洁能源大多通过转化为电力加以利用, 因此要重点研究电网在清洁能源输送过程中的功能与定位, 尤其是跨区输送和消纳方面所发挥的重要作用。

参考文献

[1]魏一鸣, 吴刚, 刘兰翠, 等.能源-经济-环境复杂系统建模与应用进展[J].管理学报, 2005, 2 (2) :159-170.

决策支持系统论文 第2篇

【论文关键词】设备维修 决策支持系统 故障诊断

该系统中包含多个决策模块，按其功能可主要分为以下几类决策问题：设备技术状态等级决策、设备维修管理决策、设备故障诊断决策、备件优化库存决策。该系统可以辅助设备维修管理人员进行泵站设备的维修决策。一般一个DSS的核心是模型库系统，其作用是管理各种决策方法、模型，设备维修管理及决策支持系统包含了多种决策模型，如线性规划、模糊决策方法、神经网络方法、层次分析法、灰色系统等。这些模型及其组合可分别在几个功能模块子系统中得到应用，如设备技术状态等级决策中用到模糊综合评判法，设备维修管理决策中用到了逻辑综合决断法、模糊综合评判法等，设备故障诊断决策中使用了模糊诊断理论、专家系统等。以下将着重探讨设备维修管理决策和设备故障诊断决策两类核心决策问题。

1.设备维修管理决策

对设备磨损（有形磨损和无形磨损）的补偿方式有维修和更新。维修可分为事后维修、预防维修和状态维修三种方式。这里的更新概念是指以全部的设备来代替旧设备。因此设备维修管理决策问题可分为：设备更新决策、设备维修方式决策、设备状态维修决策和设备维修周期决策等。以下主要讨论设备更新决策、设备维修方式决策。

1.1设备更新决策

设备更新是修理以外的另一种设备综合磨损的补偿方式，设备更新有两种形式：一种是用相同的设备去更换有形磨损严重、不能继续使用的旧设备；这种更新只是解决设备的损坏问题，不具有更新技术的性质，不能促进技术的进步。另一种是用较经济和较完善的新设备，即用技术更先进、结构更完善、效率更高、性能更好、耗费能源和原材料更少的新型设备，来更换那些技术上不能继续使用或经济上不宜继续使用的旧设备。这种更新不仅能解决设备的损坏问题，而且能解决设备技术落后的问题。在当今技术进步很快的条件下，设备更新应该主要采用后一种。

对设备实行更新，不仅要考虑促进技术进步，同时也要能够获得较好的经济效益。对于一台具体设备来说，应该不应该更新、应在什么时间更新、应选用什么样的设备来更新，主要取决于更新的经济效果。设备更新的时机，一般取决于设备的技术寿命和经济寿命。

有些设备在其整个使用期内并不过时，也就是在一定时期内还没有更先进的设备出现。在这种情况下，设备在使用过程中同样避免不了有形磨损的作用，结果将引起维修费用（特别是大修费用）以及其他运行费用的不断增加。这时，即使进行设备原型替换，在经济上往往也是合算的，这就是原型更新问题。在这种情况下，可以通过分析设备的经济寿命进行更新决策。

设备原型更新的模型可按其费用函数分为低劣化模型、最小年费用模型等。这两种模型都是以追求设备寿命期内的费用最低为目标，当设备的费用最低时的年数也就是设备的设备维修管理及决策支持系统的辅助决策研究最佳更新期。

（1）低劣化模型①

t=t=

其中，t：设备的经济寿命；

B：设备原值；

q：设备的低劣化数值（即每年增加的使用维护费）。

实际分析时，考虑到资金利息，会进行适当的修正。当使用年限超过设备的经济寿命时，一般考虑更新，而不再考虑维修。

（2）最小年费用模型②

如果设备的低劣化值每年变化率并不相同则可采用最小年费用模型计算设备的最佳更新期。

Ct=

式中，ct表示某一确定年份的年平均费用（元）； cp表示某年设备的使用成本（元）；k0表示设备原值； kc表示设备残值；t表示某一确定年数。ct最小时的年数就是设备更新的年限。

1.2设备维修方式决策 毕业论文酷 www.lwkoo.cn

设备可划分为重点设备、重要设备和一般设备，并根据设备的特点和状态，确定最适宜、最经济的维修方式：事后维修、预防维修或状态维修。因此维修方式决策的目标是在保证设备安全运转的基础上，实现设备寿命周期费用最经济、综合效益最高，具体来说，就是提高设备的利用率，降低设备维修费用和运行成本。

维修方式决策的总原则为：对于故障有发展过程且可监测、维修成本高的重要设备实施状态维修；对可靠性和安全性要求高的、故障属于寿命型但不易检测的设备采用定期预防维修，此时需要优化维修内容和间隔期；而对故障危害性较小、故障率恒定且故障不易检测的设备实施事后维修；并针对具体情况见缝插针的实施同步维修和改进维修。

设备维修方式决策的适用对象可以是整机，也可以是某一个子系统，甚至是子系统的某一个子系统，也就是说，维修方式的决策对象可以是所有的泵站系统、子系统，也可以是其中一种设备，甚至是主机的某一个零部件。不论是哪一级的维修对象，使用的决策模型都一样，以下介绍两种决策模型，分别是逻辑综合决断法、模糊综合评判法。

（l）逻辑综合决断法

“逻辑综合决断法”首先把设备分类，然后根据决策目标的要求，就设备性能指标提出一系列逻辑问题，最后根据答案决定建议实施的维修方式。“逻辑综合决断法”主要是一种定性分析方法，其分析步骤为：

第一步，确定企业实施不同维修方式的比例。由于设备、检测能力和维修人员素质等的差异，不同企业实施状态维修、定期维修和事后维修的比例是不同的；

第二步，按照下图所示的流程回答问题，确定设备的维修方式；

第三步，根据步骤一确定的比例关系，调整设备的维修方式，同时考虑其它重要的影响因素，如水电部门对某些设备实施维修方式的限制，最终确定设备的维修方式。

可以看出，逻辑综合决断法简单易行，能在时间短、开支少的情况下，对设备分类，还可充分吸收专家和使用人员的意见，逐步完善分析过程。

（2）模糊综合评判模型

模糊综合评判法决策的基本原理是认为设备特征参数与维修方式之间存在模糊关系：B=A。R ，其中A为设备特征参数模糊集，B为维修方式模糊集，R为识别矩阵，“。”为模糊算子，根据设备特征参数的隶属函数和识别权矩阵可以得到设备的评价集，然后依据一定的决策原则就可以进行设备维修方式决策“。”③

决策好维修方式是实现以可靠性为中心的维修策略的基础，以上两种决策模型各有优缺点，逻辑综合决断法比较简单，但只能利用设备的定性信息；模糊综合评判法在某种程设备维修管理及决策支持系统的辅助决策研究度上能够反映问题的本质，但自学习能力要差一些。对泵站设备而言，维修方式的决策受到诸多因素的限制，模糊综合评判方法有时因不能量化，忽略了某些因素，得到的决策结果不准确，失去辅助决策的意义，因此本系统偏重于采用逻辑综合决断法。

2.模糊理论在设备故障诊断决策中的应用④

作为一门崭新的数学学科，模糊数学的出现与发展，对许多领域尤其是工程技术领域产生了极大的影响，使这些领域不断出现新的成果，从而加速了这些领域的发展.设备维修管理就属于这样的领域。在这一领域中，有些设备的故障原因和现象是明确的、清晰的和肯定的，即模式是明确的、清晰的和肯定的，而大量的诊断对象的模式带有不同程度的模糊性，属模糊式的设备故障诊断及维修管理的问题。

模糊数学为复杂设备的故障诊断及维修管理提供了有力的数学工具。这是因为，随着现代科学技术的飞速发展，各种设备不断复杂化。根据模糊数学创始人Zadeh提出的“不相容原理”，当系统的复杂性增加时，精确而有效地描述系统行为的能力就减少，当达到某一闽值时，精确性和有效性变得相互排斥，因此，设备的复杂程度越高，其系统的模糊性也就越强。运用模糊数学的基本原理，分析处理设备状态监测和故障诊断及维修管理中遇到的模糊信息，将为设备的维修管理开辟新的有效途径。

总之，设备维修管理及决策支持系统的设计及应用将减轻设备维护过程中决策人员的工作负担，提高工作效率、设备运行率及可靠性，产生显著的经济效益。

参考文献：

①②方淑芬、吕文元.设备维修管理智能决策支持系统的研究.系统工程理论与实践［J］，20xx（12）：53-59

③张曾科.模糊数学在自动化技术中的应用［M］.北京：清华大学出版社，1997.

④石涛.模糊数学在机械故障诊断专家系统中的应用［J］.武汉造船，1998（6）：17-18

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低压配电网优化运行决策支持系统 第3篇

低压配电网优化运行决策支持系统各功能模块以 GIS系统为基础，实现接线设计、数据交换、优化计算、负荷预测、三相平衡、结果显示、报表生成等各项功能，负荷监控系统提供所需的电流、电压等基本数据。GIS系统完成低压配电网接线管理、设备管理和做图等功能，是低压配电网优化运行的图形平台、数据平台和决策系统的人机交互界面。GIS系统从变压器监测系统获取数据并显示，向低压配电网优化运行软件提供低压配电网接线方式、变压器运行状态、联络开关状态，以及线路、变压器参数等低压配电网网络数据，低压配电网优化运行决策分析软件的计算结果返回 GIS系统，在 GIS软件中显示和浏览。低压配电网优化运行决策分析软件具有完备的负荷特性分析和预测功能，可以预测未来一个季度内指定小区的负荷变化。低压配电网优化运行决策分析软件以三相配网潮流软件为基础，通过计算低压网三相潮流，可以分析当前或未来一段时间内不同运行方式下，低压配电网的网损和电压质量。该软件具有计算高 R/X比、开式与闭式运行方式可变换网络、三相不平衡负荷与不平衡参数网络的功能。该软件可以进行不同方案的优化比较，确定出与当前或未来负荷状况相符合的低压配电网的最优运行方式。

浅析教育决策支持系统 第4篇

理想中的教育决策支持系统应该是基于大量的的基础数据以及专业的教育研究分析人员的决策支持系统, 把分散在各个教育以及相关子系统中的数据整合到一起, 利用在线分析技术和数据挖掘技术对数据进行加工, 为决策者提供可用的知识, 使管理者避免“数据丰富、信息匮乏”的尴尬局面, 为资源的合理配置提供宏观指导。

我将整个系统分成三层, 基础数据层、数据仓库层和分析应用层。也是未来整个系统需要主要思考的三个方面。

1 基础数据层

任何决策支持系统的成功运转, 都离不开大量翔实、可靠、实时的数据。基础数据采集又分为两种, 一种是对已有信息系统数据的采集;二是对未来新建系统的数据的采集。

1.1 对已有信息系统数据的采集

随着信息化的不断深入, 各级教育行政部门和各级学校绝大部门都建立起了自己的教育管理信息系统, 对提高信息技术在教育管理工作中的应用水平上了一个新的台阶。但随着教育管理信息化的进一步深入也逐渐暴露出了一些问题, 缺乏完整的信息共享规范。

只有建立健全有关教育管理基础数据共享的政策法规, 完善数据产权制度、数据共享激励、安全机制, 明确数据依托单位的责、权、利, 推动教育行业内部和跨行业的教育管理基础数据资源共享。

1.2 对新建系统的数据采集

教育决策支持系统的依靠的是庞大的数据积累采集, 这不是光靠现有各行政职能部门的数据资源就能实现的。必须拓展数据采集的渠道、方式与方法。对于新建信息管理系统, 强制要求保留数据查询调取接口。实现系统信息数据共享可以通过以下几种方式实现。

1.2.1 数据库直接调用

通过开放数据库实现与其他业务的数据互通, 设置允许共享的库和表, 定义每个库及表的操作权限, 如新增、修改、删除、读取等。该种形式直接丛数据层操作, 对于系统的业务逻辑层不发生更改, 因此相对各业务系统的整合成本和修改量较少, 但是共享安全风险较大, 管理不方便, 缺少必要的数据调用监控。此方法适用于教育网内部服务器区之间, 已经建立的无法做出大范围修改系统的数据采集。

1.2.2 URL 请求调用

接口程序采用解释性代码编写, 直接拷贝到系统WEB服务器上即可调用, 该种接口实现形式相对于数据库直接开放更加安全, 可以进行一定的安全防御措施, 但是由于该形式走的http协议, 裸露在internet网上, 容易造成安全攻击, 有一定的风险。

1.2.3 Web service 调用

Web service是一个平台独立的, 低耦合的, 自包含的、基于可编程的web的应用程序, 可使用开放的XML (标准通用标记语言下的一个子集) 标准来描述、发布、发现、协调和配置这些应用程序, 用于开发分布式的互操作的应用程序。Webservice采用基于SOAP协议, 数据传输更加安全, 适用于新建系统的数据采集。

2 数据仓库层

数据仓库层是决策支持系统的核心, 虽然采集端本身会有很多数据库, 但是如果要对这些海量数据进行有效的分析, 还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库, 或者分布式存储集群, 并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。在此基础上进行数据的二次抽取, 加在到具体分析主题的数据集市, 或者通过管理工具对数据库进行管理和维护。

(1) 数据清洗, 数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”。数据集成, 主要是将多个数据源中的数据整合到一个一致的存储中。

(2) 数据变换, 主要是找到数据的特征表示, 用变换或转换方式减少有效变量的数目。比如对学生成绩数据进行avg () , sum () , min () , max () 等。对学校位置属性, 可以泛化到更高层次的概念。

(3) 数据简化, 对有些数据属性对发现任务没有任何影响, 这些属性的加入会大大影响挖掘效率, 甚至导致数据挖掘结果的偏差。因此, 有效地缩减数据是很有必要的, 数据简化是在对发现任务和数据本身内容理解的基础上, 寻找依赖于发现目标的表达数据的有用的特征, 以缩小数据规模, 从而在尽可能保持数据原貌的前提下最大限度地精简数据量。

3 分析应用层

分析应用层通过数据可视化工具, 向用户提供即时查询、报表定制、数据挖掘等多种服务, 实现数据仓库中所存储知识向用户的传递。对于用户而言, 数据访问层就是决策支持系统的全貌。因此, 向用户提供一个健壮、灵活的展示方式, 直接决定用户对于决策支持系统的整体评价。一个高效率、可移植、可扩展的的数据展示工具是整个决策支持体系发展的基础。

启动一个项目工程很容易, 但如何保证工程的顺利完成, 保证工程质量不偏差需要进行工程控制。数据挖掘项目也一样, 启动数据挖掘很容易, 要完成一个数据挖掘比较困难。

(1) 确定应用分析的模型, 明确具体的挖掘目标。复杂的数据挖掘过程决定了在实施挖掘前必须研究数据挖掘采用什么样的步骤, 需要确立打到什么样的目标才是数据挖掘的标志。随着数据挖掘技术的发展, 很多企业提供了大量的数据挖掘模型, 这些数据挖掘软件能指导用户开展数据挖掘项目。

(2) “世界上没有完全相同的叶子”, 同样数据挖掘算法也是具备了多样性。没有一种分析法是万能的。这要求我们根据学校情况以及具体的数据挖掘项目选择恰当的数据挖掘方法。有时, 对于同一种问题, 可以使用多种算法, 这需要数据挖掘人员进行评估特定的问题用那种特定的算法, 或者需要对比后才能确定那种算法适合该特定的问题。

数据挖掘不是一个领域、一个天才就能完成的过程, 需要各个方面的人同心合力、开诚布公地进行需求分、数据挖掘的过程。需要方方面面的人员共同协商、寻求恰当的研究方式手段, 这样才能突破事物的表面现象, 揭露事物背后的本质。

参考文献

[1]马亮, 教育管理信息化建设中的瓶颈现象, 管理信息系统 (J) , 2001.No4.

[2]邵培基;决策支持系统的研究现状与发展趋势[J];管理工程学报;1999年04期.

决策支持系统实验3 第5篇

实验名称：回归分析实验

实验地点：

专业班级：信管

学生姓名：

学生学号：

指导教师：

成　　绩：

2016年X月X日

一、实验目的1.了解Microsoft

Office

Excel

2003

提供的数据分析工具

2.掌握Microsoft

Office

Excel

2003

提供的三种回归方法

3.掌握通过回归分析进行预测的方法

二、实验内容

1.掌握Excel2003提供的分析工具库

2.使用数据分析方法进行回归分析

3.使用函数方法进行回归分析，包括直线回归函数，预测函数，指数曲线趋势函数

三、实验内容及步骤

7.1数据分析对话框

图7.2参数设置示意图

图7.3部分分析结果

图7.5斜率和Y轴截距数据

图7.6

图7.7

图7.8

图7.9

图7.10

图7.12

图7.13

图7.14

图7.15

图7.16

图7.17

图7.18

图7.19

练习

数据分析

预测函数

指数曲线预测函数

四、实验总结

能源决策支持系统 第6篇

关键词：农业机器；折旧决策支持系统；信息查询；日常管理；日常维护

中图分类号：S23-0 文献标识码：A 文章编号：1674-1161（2015）05-0057-03

农业机器的管理工作包括农业机器基础数据的统计分析、农业机器选型与配备、农业机器更新与折旧等内容，其中农业机器折旧是农业机械化管理工作中的一个重要部分，关系到农业机器的作业成本核算及经济效益。传统的折旧管理工作是由决策人员确定折旧方法，并进行大量的数据计算及统计。现行的农业机器折旧方法众多，且折旧模型都有各自的特点及适用性，在农机管理者对折旧模型选择不规范的情况下，折旧费用的计算存在一定的不合理性。同时，随着农机数量及种类的不断增加，农机管理部门处理折旧数据的工作量随之加大，尤其复杂折旧模型计算耗费的资源量巨大。

将决策支持系统应用到农业机械化管理中，不仅可以通过数据库管理系统方便快捷地查询、了解各种农机信息，而且能够通过模型库管理系统中的各种问题处理模型，选择合理的决策方案和科学的决策信息，辅助相关人员在正确处理问题的同时，提高决策的质量及效率。依据农业机械化管理工作的特点和要求建立信息数据库，结合模型库中的折旧模型，帮助农户及相关部门进行农业机器信息管理和查询，并科学地选择折旧模型，为农机折旧决策提供科学依据。

1 农业机器折旧决策支持系统的总体结构

系统在满足实际农业机器折旧管理决策需求的同时，需保证以下性能要求：1） 实用性。系统开发能满足农业机器折旧管理的实际情况，为管理者提供更高效的帮助。2） 稳定性。系统运行稳定可靠，避免程序运行出现异常。3） 先进性。在保证折旧管理各种功能的基础上，系统开发工具、数据库数据及模型库模型选用等都应具有一定的代表性。4） 安全性。系统对不同的用户进行权限设定，管理各级用户的使用权限。5） 完整性。折旧决策支持系统是农业机械化管理中一个相对独立的子系统，应具有独立的完整结构。6） 开放性。系统在设计时应保留相应接口，与其他相应系统进行数据共享。

根据农业机器作业特点，在对比分析各种折旧模型后，选取折旧方法时应遵循以下原则：1） 为保证农机在使用周期内有效回收资金、减少无形损耗，应尽可能采用加速折旧的方法。2） 尽可能保证在使用周期内，机器每年的年度成本趋于平稳且为最低。3） 折旧额的计算尽可能简化，折旧方法要具有通用性，以便在实际中使用。4） 选择折旧方法要考虑农业机器工作的实际情况及使用规律，正确反映设备的磨损情况。5） 折旧要和农业机器的生产力水平及一定时期的管理水平相适应。6） 折旧初期制定的折旧率不宜偏低，折旧年限也不宜过长，避免设备的投资回收期延长，影响设备的更新换代。7） 通过对折旧方法研究可知，动态方法要比静态方法更符合经济规律要求；改进的动态双倍余额递减法N1值的计算方法，可有效避免原方法的折旧额倒置问题；与动态双倍余额递减法和改进双倍余额递减法相比，动态改进双倍余额递减法更为合理。

设计农业机器折旧决策支持系统时，以自上向下、逐步求精为原则，根据总体设计确定系统的功能，通过模块化、结构化的方法对各模块功能进行划分，详细确定模块具体功能。系统应具有农业机器信息查询、辅助折旧决策、日常管理、系统维护等功能。按照决策支持系统结构形式，系统采用最为常用的部件结构：人机交互系统、数据库管理系统和模型库管理系统。数据库管理系统主要实现数据资源的存储和管理；模型库管理系统主要存放各种折旧模型并对模型库进行管理；人机交互系统是用户与决策支持系统之间的交互界面，用户通过人机交互系统调用“模型部件”与“数据部件”，运行决策支持系统。

2 农业机器折旧决策支持系统的功能划分及设计

农业机器折旧决策支持系统的主要任务是对农机设备折旧进行综合管理，保持农机设备正常运行和适时更新，确保农机单位取得良好的经济效益。根据这些实际需求，从农业机器折旧工作的实际出发，开发的农业机器折旧决策支持系统主要包括农机基本信息查询模块、农机折旧决策支持模块、日常管理模块和系统维护等功能模块。

2.1 基本信息查询模块

基本信息查询模块通过人机交互界面调用数据库中的农业机器基本信息，实现农业机器信息的查询功能。用户可以查询浏览各种农业机器的基本信息，包括农业机器的名称、所属类别、型号、制造厂家、购置参考价格等。在此基础上，系统提供按条件检索功能，用于显示符合用户指定条件下的机型信息。

2.2 折旧决策支持模块

农业机器折旧决策支持模块是整个系统最重要的部分，通过数据库中的数据支持及模型库方法，为管理人员提供科学的折旧决策参考。折旧决策支持模块对折旧模型的特点与适用条件进行简介，并根据用户输入的条件推荐折旧模型，在输入农业机器原值、参考使用年限、预计净残值率等具体数据后，对选定折旧方法进行求解，为用户折旧决策提供科学参考。

2.3 日常管理模块

日常管理模块记录农业机器在实际生产作业和日常维护中的各种数据，利用日常数据为折旧决策提供参考。建立农机折旧日常管理数据库，包括农业机器运行及报废处理等相关信息。系统可以根据需要对数据进行导出，并以文档的形式对数据进行管理。

2.4 系统维护模块

系统维护模块用于系统的维护和管理，是保障系统正常运行的关键，包括机器数据库管理维护、模型库管理维护和用户管理维护三部分。数据库管理维护是指有权限的管理员对农业机器的基本信息进行增加、修改、删除、查询等操作；模型库管理维护用于有权限的管理员对模型库中的折旧模型程序代码进行修改、增加、删除和管理；用户管理维护模块用于管理员对用户进行管理，进行用户增减、信息修改、权限设定等操作。

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3 农业机器折旧决策支持系统折旧模型库的设计

折旧模型库系统是农业机器折旧决策支持系统的核心部分，包括折旧模型库和模型库管理系统两部分。模型库将众多模型按一定的结构形式组织起来，通过模型库管理系统进行管理和使用。

3.1 模型文件库

1） 模型以某种形式对一个系统的本质属性进行描述，以解释系统的功能、行为和规律。通过对影响农业机器折旧的主要因素进行分析，建立农业机器折旧方法体系，对产量法模型、直线法模型、年数总计法模型、偿债基金模型、动态双倍余额递减模型、改进双倍余额递减模型等三大类11种折旧模型进行研究。鉴于工作量法计算条件的限制，系统采用MATLAB编译实现静态和动态10种折旧模型的建立。模型程序以M文件形式储存折旧模型源程序文件，模型程序通过MATLAB的COM组件技术生成并以.dll文件形式存储折旧模型目标程序文件。

2） 模型文件库用于存储所有的模型文件，是模型库的主体。模型文件中的源程序文件和目标程序文件是主要的模型文件。若对模型进行文字说明，将形成模型的说明文件；若对模型的输入输出数据进行说明，将形成模型的数据描述文件，这样一个模型至少有2～4个模型文件。模型库中众多的折旧模型对应着大量的模型文件，为便于模型文件的管理和存储，需建立模型文件库。结合农业机器折旧模型的研究结果，系统按照模型文件文件类别建立4个子目录，分别用于存储各折旧模型的源程序文件、目标程序文件、说明文件和数据描述文件。

3.2 模型字典库

模型字典库是对模型文件的索引描述，用于存放模型的名称、编号、文件说明。模型文件的运行，一般是先通过模型字典找到模型文件的存储路径，进而找到具体模型。字典库的组织结构一般有文本形式、菜单形式和数据库形式等。为便于模型的分类、查询及修改，系统的字典库采用数据库形式。

3.3 模型库管理系统

模型库管理系统（MBMS）用于对模型库进行有效的管理和使用，是一个支持模型生成、存储、维护、运行和应用的软件系统，主要对模型库中的模型进行存储管理、运行管理和支持组合。到目前为止，模型库管理系统还没有统一的标准和相对成熟的专业软件。

在对农业机器折旧决策支持系统折旧模型库进行设计分析的基础上，建立具有折旧模型管理和折旧模型维护功能的模型库管理系统。模型库管理系统将模型文件库与模型字典库进行连接，对各折旧模型文件的名称、名称代码、文件类型、文件地址等信息进行管理。

3.4 折旧数据库

数据库系统是决策支持系统的基本组成部分，由数据库和数据库管理系统两部分组成。数据库是按一定结构组成的相关数据集合。数据库管理系统是一组能描述、管理、维护数据库的程序系统，对数据进行统一管理，能够对数据库中的数据进行查询、增加、删除、修改。

系统数据库名称为depreciation，包含用户信息表、农业机器基本信息数据表、机器使用年限表、机器运行状况表、机器报废记录表、参考利率表等数据表。

在对影响农业机器折旧的主要因素及折旧模型进行分析的基础上，建立农业机器折旧数据库。其主要任务是存储管理农业机器产品基础资料和折旧相关数据，并根据实际需要进行增加、删除、修改等数据维护工作。

参考文献

[1] 王奕娇，乔金友，王福林，等.农机双倍余额递减法折旧存在问题及改进研究[J].农机化研究，2015（3）：42-45.

[2] 张胜文，程运福，孟鑫.机器设备折旧要素确定的技术分析[J].中国科技信息，2008（5）：172-173.

[3] 王炳荣.对固定资产更新决策中旧设备折旧问题的探讨[J].会计师，2012（4）：31-32.

中药创制决策支持系统研究 第7篇

1 多靶点药物驱动模式

近年来计算机科学飞速发展, 不断渗入到各个学科中来, 计算机科学和网络生物学的相互交叉发展为中药复方研究提供了崭新的思路和方法, 文章把生物学网络应用于药物作用网络模型中来, 通过对药物在网络中与网络节点或网络模块的关系的分析, 把传统的“一个靶点, 一种药物, 一个疾病” (one gene, one drug, one disease) 的“单一靶点驱动”研究模式转换成“多靶点的综合网络调控驱动”模式, 见表1, 通过综合网络分析, 对中药复方的设计以及治疗过程进行模型设计预测, 优化设计方案, 为研发基于网络调控的创新药物, 提供了崭新的思路和方法, 成为当今中药创制研究的重点领域。

文章重点研究了基于网络生物学的决策支持系统在药物靶点识别和中药分子设计中的作用。同时复杂的生物网络的构建和分析技术的发展为研究中药的化学成分与体内靶标的相互关系提供了新的研究手段, 本项目尝试分子对接、网络构建与分析方法对中药的化合物及其靶标进行研究, 并对系统生物学的分析方法和搜索策略存在的问题和挑战作了分析。为了可以在分子水平上更好的理解细胞以及器官的行为, 把计算机技术融合在系统生物学的研究方法急性网络药理学分析中来, 这样可以使我们能系统的预测和解释中药药物的作用, 从而优化药物的设计方案。

2 系统的设计与实现

2.1 系统开发平台

将传统的中医药理论与现代信息技术有机地结合, 应用现代信息技术、网络技术和数据库技术, 通过挖掘中药海量数据库内所含的科学内涵, 得出中药创制的决策信息。中药创制决策支持系统的开发是建立在windows Xp操作系统平台下构建的, 系统开发工具采用当今流行的开发工具:myeclipse, 数据库服务器选取的是sqlserver2000。

2.2 中药创制决策支持系统构建

中药创制决策支持系统的系统框架包含两部分内容, 第一部分的功能主要是构建中药信息的基本数据, 它包括中药、中药功效、中药复方、中药性能、基本症状等基本信息, 该部分为中药创制的决策支持提供数据基础;第二部分是对中药复方配伍数据的多维分析处理, 首先需要对中药的基本数据进行规范化处理, 构建比较规范的标准数据集, 然后采用数据挖掘和网络分析等关键技术, 通过知识发现和比较, 对中药复方进行系统的分析, 得出蕴含在其中的中药复方配伍特征和组方特点, 构建中药药材与靶点、疾病的相关性网络, 即中药靶点疾病网络数据模型, 然后根据这些数据模型分析、挖掘出中药方剂的药理特点, 并发现某一单味药物或药对的用药频繁度, 发现中药单方之间的配伍规律, 通过隐含在其中的配伍规律, 可以得出中药创制的决策支持信息, 从而指导现代中药的创制研究。中药创制决策支持系统的体系结构如图1所示。

3 结束语

中药学科与信息科学的交叉是中药创制研究中新的学科生长点, 许多地方还不太完善, 因此, 需要不断地将中医药学知识和多个学科的现代科学技术进行整合, 这是一个漫长而持续的过程, 探索建立中药复方研究的新思路新方法, 将成为推动中医药创新发展的坚实后盾。

摘要：将网络生物学和信息技术相结合, 研究了中药复方配伍特征, 通过网络模型分析发现了药物在网络中与网络节点的作用关系, 探索建立了基于网络生物学的中药复方配伍规律的数据模型, 研究了基于网络生物学的决策支持系统在药物靶点识别和中药分子设计中的作用, 这将极大地拓展中药创制的方法和理论。

关键词：中药复方配伍,靶点识别,信息技术

参考文献

[1]王毅, 高秀梅, 张伯礼, 程翼宇.论建立基于网络生物学的现代中药创制方法学[J].中国中药杂志, 2011, 36 (2) :228-23.

[2]何小娟, 李健.基于病症结合的中药网络药理学研究与新药研发策略[J].中国中医基础医学杂志, 2011, 17 (11) :1271-1273.

[3]傅斌, 王晓维, 杨伟吉, 罗杰.基于Apriori算法的中药复方配伍规律的数据挖掘研究[J].中国医学教育技术, 2012, 26 (4) :434-437.

[4]陈波.中药复方配伍的数据挖掘系统的构建[D].成都:成都中医药大学, 2004:11-30.

能源决策支持系统 第8篇

管理方面的问题

所谓“三分技术、七分管理”，小的工程如此，像黑龙江省政务综合数据库和决策支持系统这么大规模、大范围、高度复杂的系统亦是如此。黑龙江省具备良好的信息化条件，多数省直单位和地市已经具备良好的信息化建设环境，如工商、统计、审计、公安、地税等部门已经拥有了大量的企业信息、个人信息、行业信息等宝贵的信息资源。但是由于各种历史性原因，各个部门的数据相对封闭，同时有大量的重复信息资源以及同类的信息资源内容不统一、标准不统一等弊端，这样会导致在数据统计和分析上出现偏差，在领导决策的时候会产生一定的误导性。产生这些问题的主要原因是由国家政策以及各部委的不同指令所导致，最好的解决办法是在不违反国家政策和各部门规定的基础上，逻辑构建出黑龙江省的省级规范标准，建立黑龙江省电子政务综合数据库，通过安全保障措施来实现数据信息的综合管理。

(一)转变观念，加强合作，打破数据封闭堡垒

要建设综合数据库及决策支持系统，必须从基础数据库以及各政府职能部门业务或分析系统中提取数据。而从党政各职能部门中索要数据将面临很大的难题。各职能部门会认为，数据是我们自己的，没有义务提供给你；数据提供给你了，出了问题责任谁承担；数据提供出去，安全谁来负责；我的数据你们分析不明白；你分析的数据与我们的报表数据不一致，以谁的为准等等一系列的问题，这些问题不解决，要谈综合数据库及决策支持建设是一纸空话。我们必须要从以下几方面解决这些问题：

1.转变观念。首先领导要转变观念，认识到综合数据库及其决策支持系统在全省国民经济建设中的重要性。要让各级领导能够从全省的大局出发，站在更高的角度上来考虑问题，不要仅仅局限于自己的部门，尤其是中直单位，他们既有向国家呈报数据的责任，同时为了地方建设，他们也有向省级领导部门提交数据的责任。

2.变革管理体制。新事物的加入，必然会带来原有事物的变化，所以原有工作模式和工作方法如果一成不变，将不能适应新系统的需要。但不管怎么变，有一点很重要，那就是必须加强各厅局的协调与合作，打破数据封闭堡垒，做到数据共享。

3.加快、加强数据的立法工作。数据如果共享，必然会带来诸多问题，例如安全问题、责任问题、权利问题等等，这样数据的管理与使用变得非常重要，数据使用与管理的相应法律法规必须出台，要明确责任，打消各部门的顾虑。例如数据密级划分、数据管理办法、数据使用规范、数据失密的责任与惩处等等。通过建立数据的法律法规，使得数据管理与使用法律化、规范化。

4.整体经费问题。建立综合数据库与决策支持系统，涉及的职能部门多，异构数据库种类多，数据源复杂。绝不是一朝一夕就能完成的工作，需要耗费很多的人力和财力，这一点需要省领导考虑。当然，综合数据库与决策支持系统建成以后，所带来的效益是非常可观的，不论是时间、人力、效率、工作经费等都会带来崭新的变化。

(二)基础信息数据源的建设规划

黑龙江省各部门早期建成的应用系统一般都是各自为政，网络平台、数据结构不尽相同，这将给全省的信息整合带来很大难度。已建成的要采用各种办法整合，但还有一些部门没有开始建设或正在准备建设，所以基础信息数据源的建设规划变得非常重要。信息标准、传输规范、经验教训等将会给这些部门指明方向，使这些部门可以不必再走弯路，从而节省大量人力、物力和财力，同时保证了建成系统的兼容性和生命力。

(三)全省综合数据库与决策支持系统的建设规划

综合数据库与决策支持系统的建设，绝不是几个职能部门的事情，这么复杂的一个系统如果不做好全局规划，显然是不行的。况且，各职能部门有的已经建立了自己部门的决策支持系统，有的部门正打算做，这样规划就显得各重要了。已建成的决策支持系统必须融合到全省的综合数据库与决策支持系统中来，没有建的或正打算建的给出指导意见。

技术方面的问题

全省综合数据库与决策支持系统的整体架构可考虑采用DB-ODS-DW三层体系结构。综合数据库应该分步骤分阶段，逐步建立和完善。先从基础好的、应用成熟的、小范围的业务系统开始，建成一部分，投入应用一部分，逐步形成一个完善的综合数据库和决策支持系统。由于篇幅所限本文简述综合数据库与决策支持系统需要研究的几个技术问题：

决策建模技术。模型就是对实际系统的特征和变化规律的一种抽象。建模技术是决策支持系统的关键技术。在探索像政府决策这样复杂系统的规律时，首先需要建立一个适当的简化模型，并加以描述;同时在实际运行过程中发现和掌握其本质规律，分析各种因素对科学决策的影响程度，从而为最终确立正确的决策模型提供科学的依据。

模型库系统。随着社会和技术的发展，各级政府所面临的问题会越来越复杂，所需要的决策模型也将越来越多。有时为解决一个问题可能要涉及成百上千个模型。如何自动组织和协调多模型的运行，以达到更高层次的辅助决策能力，是一个必须解决的问题。

接口技术。接口技术的研究主要包括两个方面：一是决策支持系统内部各部分之间的接口。主要针对决策模型和数据库之间接口进行研究；二是决策系统与各业务系统之间的接口。主要研究如何把现有的决策支持系统与各业务系统有机地结合起来。

知识表示及推理技术。知识表示和推理是决策支持系统中的关键技术。知识表示是把用自然语言形式描述的信息通过形式化的方法转化为计算机可以识别和使用的形式。目前比较成熟的知识表示方法有谓词逻辑、产生式规则、语义网络、框架、神经网络等。而推理则是根据系统所具有的知识和数据得到新信息的技术。由于政府机关会面临大量的模糊决策问题，这些问题无法通过精确推理来得到唯一解，这就要求电子政务系统必须应用模糊推理技术和不确定推理技术，以辅助有关部门和领导进行决策。

系统集成技术的研究。现代社会发展变化的速度越来越快，而作为实现社会管理功能的电子政务系统就必须及时反映社会的变化，因此需要着重研究如何把“模型、数据、知识、新技术”结合成一个有机的整体，使系统一方面具有良好的稳定性和可靠性，另一方面又能够反映当前社会和技术发展的最新动态。

系统开发技术。为使决策支持系统在系统级上实现程序的自动生成，需要大量使用一些成熟的软件工程技术和工具来实现系统的快速、高效开发。

政务综合数据库和决策支持系统的建设不可能一蹴而就，它是一个不断建立、完善、健全的过程。这个过程是随着业务量、业务范围和各职能单位的不断发展而发展的，其成长的速度非常之快，同时随着业务的发展，综合数据库的价值也将随之增长。