预警决策（精选七篇）
预警决策 篇1
企业风险不仅仅局限于财务方面, 但企业的所有风险都最终会表现在财务方面, 这通常又是一个渐进的过程, 所以企业在其经营决策过程中, 都必须考虑每一次决策将会给财务带来的可能风险。因此, 构建有效的财务预警体系对企业的健康经营和长远发展具有十分重要的意义。
所谓财务预警, 是以企业的财务和经济信息为基础, 通过设置敏感性财务指标, 对企业可能或面临的财务危机实现预测预报和实时监控的财务分析系统。它可以对企业有损财务健康的行为预先发出警报, 以提示经营者采取相应措施进行干预, 使企业的经营活动始终处于安全、可靠的状态运行, 从而实现企业的可持续发展目标。
一、财务预警系统的构建原则
基于经营决策的财务预警体系应是决策的护航者, 避免因决策失误给企业带来财务风险。为此, 在构建财务预警体系时应遵循以下几个基本原则:
(一) 战略相关性原则
财务预警体系应符合企业发展的战略导向, 预警体系中敏感性财务指标的选取与衡量赋值应与具体的战略目标相匹配, 成为战略实施的导航表。
(二) 实用性原则
预警系统不是要追求理论上的完美性, 更重要的是操作上的实用性。预警系统的设计要能够非常直观地反映企业经营活动的潜在风险, 让使用者一看就懂, 便于理解和掌握。
(三) 系统性原则
预警系统必须从整体上考虑风险, 而不是割裂地去分析经营活动和财务活动的一个或几个方面的问题, 不仅要预警财务风险, 也要监测非财务风险 (如市场营销风险、人力资源风险等) , 使监测指标体系能够全面真实地反映企业的危机程度。
(四) 及时性原则
所谓预警, 就是要在各种风险或者危机真正降临之前, 能够及时地亮出“黄牌”给予警示, 这就要求预警系统必须具备及时性, 能够及时发现并警示企业在经营与决策过程中的潜在风险。
二、传统财务预警系统的模式构建
对于财务预警分析具有里程碑意义的莫过于1968年美国爱德华·阿尔曼 (Edward Altman) 的Z计分模型 (Z Score Model) 。“Z计分模型”是建立在单变量度量指标的比率水平及绝对水平基础之上的多变量模型。该模型以美国制造性企业为样本, 利用财务报表所提供的信息, 采用多元判别分析方法, 从原始的22个变量表中萃取选择5个变量组成一个多元线性模型, 得到一个对公司评分的综合性指标Z值, 用于评估企业的财务危机程度。模型如下:
其中, X1=净营运资本/总资产 (反映企业资产的变现能力和规模特征) ;X2=留存收益/总资产 (反映企业的累积获利水平) ;X3=息税前收益/总资产 (反映资产的获利能力) ;X4=期末股东权益的市场价值/期末总负债 (反映企业的财务结构) ;X5=销售额/资产总额 (反映资产运行效率) 。
阿尔曼结合美国股票市场的实际情况, 确定Z值的分界点为2.675, 如果Z系数大于2.675, 那么公司的财务状况是稳健的;如果Z系数小于1.81, 那么公司很有可能走向破产的边缘;如果Z系数介于1.81和2.675之间, 将是处于“灰色区域”, 无法准确地判断公司的财务状况。
“Z计分模型”不是一个完整的财务理论, 它是根据所在国上市公司在特定时间段的资料进行统计计算得出的, 之后很多专家对它进行进一步的研究和论证, 结合本国企业实际, 建立了本地股市适用的多元判别模型, 例如日本开发银行的多边模式、我国台湾学者陈肇荣的多元模型、我国学者周首华等在Z模型的基础上改进的“F计分模型”等等。
但一个现实的问题是, 对于大量非上市企业, 特别是会计核算水平和财务管理水平还处于比较低下的非上市中小型企业, 以上市公司为对象研究得出的结论可能会变得毫无借鉴意义;另一个问题是, 应用“Z计分模型”需要具备相当专业的财务知识, 而企业的经营者却又大多缺乏这方面的专业知识, 单从一个“Z值”往往难以判断企业的具体风险所在, 采用多变量模型在企业内部恐难以取得理想的应用效果。
三、基于经营决策的财务预警体系的构建
从企业内部经营决策对于财务风险把控的角度出发, 本文选取债务支付、盈利能力、营运质量和其他非财务性辅助指标等四个维度来构建单变量财务预警体系:
(一) 债务支付能力
1. 资产负债率
资产负债率是衡量企业财务风险的最直观指标。资产负债率多少为安全, 应依企业所在的行业特征和经营水平而定, 对于制造型企业来说, 一般不宜超过70%。企业需要设定资产负债率“红线”, 一旦当经营行为导致资产负债率达到或越过设定“红线”时, 应立即采取相应措施, 降低资产负债率水平。
对资产负债率的控制要留有余地, 增加财务弹性, 以备不时之需。
2. 刚性支付保障率
刚性支付是指一旦不能到期支付将会给企业带来恶性连锁反应的支付事项, 包括工资性支出、利息、税金、水电费用以及到期合同履约金等。刚性支付保障率的计算公式为:
刚性支付保障率=刚性支付总额÷经营性现金流入量
企业可以通过编制资金预算的方法来测算刚性支付的保障程度, 刚性支付失信往往是引发资金链断裂的导火索。
(二) 盈利能力
1. 产品毛利率
产品毛利率所隐含的本质是企业的创新能力以及所必然表现出来的产品竞争力。毛利率低于行业平均水平时, 企业容易陷入内外交困的境地:对外表现为产品竞争力不足, 造成市场萎缩;对内则难以消化固定费用, 管理者往往会通过削减研发支出和市场推广支出等手段来维持最低利润水平, 造成恶性循环。
2. 现金营运指数
现金营运指数反映着企业的盈利质量和营运管理水平, 计算公式如下:
现金营运指数=经营性现金净流量÷ (净利润+各项折旧、减值等非付现费用)
几乎所有的文献都认为理想的营运指数应等于1, 即企业经营收益全部都以现金形式得以实现, 小于1的现金营运指数表示部分收益没有取得现金, 而是停留在实物或债权形态, 而实物或债权资产的风险远大于现金。这种说法隐含着一个前提条件, 就是企业业务的平稳性 (即既没有增长也没有减少) , 这在实务中很难实现, 特别是处于成长期的企业来说, 营运资本的增加通常是必须的。所以企业应根据实际经营状况设置适合于本企业的营运指数值, 从理论上来说, 经营性现金净流量能满足股利支付是可接受的最低程度。
(三) 营运质量
1. 应收账款周转天数
尽管应收账款周转天数越短越好, 但实际上这更多的是企业与客户之间的博弈结果, 企业需要运用销售政策来换取博弈中的有利地位, 引导客户缩短付款周期。
在预警系统中, 对应收账款的管理应落实到每一个具体客户, 建立客户信用额度控制体系, 使每笔应收账款都处于预警范围之内。
2. 存货周转天数
在制造型企业中, 存货品目繁多, 企业应对存货实行ABC分级管理。在预警系统中, 通过对A类存货设置最高和安全存量的方式来实现对存货的具体预警控制 (在ERP运行状态下, 理论上可以对所有存货实现最高和安全存量控制) 。除此之外, 还需要对存货库存的成因作详细分析, 比如产销计划的失衡是造成存货周转天数上升的重要因素, 此时可以增加产销计划达成率指标预警项目, 从源头上控制存货存量。
(四) 其他非财务性辅助指标
“冰冻三尺, 非一日之寒”, 如前所述, 企业的所有风险都最终会表现在财务方面, 作为用于内部经营决策的财务预警系统, 需要把将会给最终财务带来负面影响的相关因素按其影响程度镶嵌在预警系统之内。本文以人均劳动生产率指标为例加以阐述:
人均劳动生产率=销售额÷职工平均人数
如果企业的人均劳动生产率低于行业平均水平, 意味着企业的人员臃肿或资源要素配置不合理。过多的人员一方面体现在工资费用的增加, 因为人是消耗企业资源的根本因素, 人员的过剩必然引起企业的资源浪费和工作效率的低下, 另一方面表现到财务方面则是对企业利润的损害。
摘要：以Z计分模型为代表的财务风险预警多元判别模型, 是根据上市公司在特定时间段的资料进行统计计算得出的。本文从中小型非上市企业内部决策的实用性角度, 提出建立适合企业自身特点的单变量财务预警分析模型, 以降低企业的经营与决策风险。
关键词：财务预警,经营决策,单变量模型
参考文献
[1]张鸣.高级财务管理.上海财经大学出版社, 2006.
[2]林钟高.财务治理——结构、机制与行为研究, 2005.
[3]上海国家会计学院.财务报表分析.经济科学出版社, 2012.
预警决策 篇2
地质灾害预警决策支持与应急指挥系统对地质灾害险情发现、险情鉴别、险情处置业务流程、数据流程进行调查分析，按区域、移民新城区、单体地质灾害分别建立了地质灾害预警决策支持及应急指挥逻辑模型；利用数据仓库技术实现了对地质灾害及防灾、救灾各类信息的快速检索查询；利用视频会议系统、大屏幕系统、卫星系统、单兵系统、通信指挥车系统、GPS定位系统等通过综合组网，快速搭建技术会商和应急指挥通信平台，创造了可视化程度高的、信息畅通的、可辅助决策并适应快速响应的条件和环境，充分调用了数据仓库、滑坡稳定性评价、预测预报、数据采集、治理工程等子系统建设的各项成果，有效地支持地质灾害预警决策及应急指挥。2 系统业务流程
应急指挥案例总结归档险情处置编制应急处置方案审批应急处置方案应急指挥过程信息管理灾情评估发送会商报告与建议编制会商报告与建议编制会商纪要险情鉴定准备专家要查看的信息会商人员签到会商过程信息管理会商执行准备会商要讨论的内容会商准备任务跟踪制定会商计划成立地质灾害应急防灾指挥部险情报警险情核查提交险情核查报告险情发现 图2-1系统业务流程图
地质灾害预警决策支持与应急指挥系统对一个地质灾害的生命周期（险情发现、险情鉴定、险情处置）进行管理和流程监控，同时建立技术会商平台和应急指挥平台，有效地支持了地质灾害预警决策支持与应急指挥。系统构成
地质灾害预警决策支持与应急指挥系统由险情上报、技术会商、应急指挥、配置管理四大模块组成。
险情上报模块包含的功能有险情分布、险情信息标注、险情报警、报警信息管理、险情核查、险情报告、险情报告处理。实现对发生的险情进行报警录入，核查险情的真实性，对核查后的险情进行处理及生成核查报告上报上级部门。显示险情的分布图，并在分布图中对险情地点进行标注等针对险情的管理操作。
技术会商模块实现针对某次险情发起会商，制定会商计划。对会商计划、会商执行、会商结果进行管理。提供辅助编制报告与建议功能，对专家会商全过程进行追踪、记录、存储、管理，并将会商中得出的建议与报告发送到相应单位，为最终决策提供参考。
应急指挥包括应急指挥平台、GPS系统接口、应急预案库管理以及应急预案辅助编制、信息交流，接收会商文件并对灾情进行应急响应、追踪，对灾情进行评估，最终形成案例归档。
配置管理模块主要是针对需要配置的模块进行管理，主要包括灾害点信息配置、专家信息管理、信息服务注册、多维展现模型库管理、应急通讯平台模式管理、会商内容模式管理、审批流程管理、用户个性化设置。险情分布险情信息标注险情上报险情报警报警信息管理险情核查险情报告查阅险情报告处理会商计划书会商计划会商任务查询我的会商任务会商内容查询会商人员签到查询会商执行会商过程信息查询会商内容执行情况查询会商纪要查询会商结果会商报告与建议查询会商文件发送记录查询会商文件接收记录申请单管理预案审批管理应急指挥应急预案库应急指挥信息执行追踪查询救灾资源管理GPS设备管理GPS设备应用分类管理GPS设备使用情况查询信息点标注灾（险）情评估管理案例归档管理信息交流查询灾害点信息配置专家信息管理信息服务注册配置管理多维展现模型库管理应急通信平台模式管理会商内容模式管理审批流程管理用户个性化设置我的审批任务历史审批单查询应急指挥平台三维视景漫游系统定位应急指挥信息执行追踪GPS设备使用情况GPS定位灾情调查情况信息交流会商结果技术会商平台会商计划会商计划书会商任务管理多维展现模型配置会商内容管理三维视景漫游系统定位会商执行会商人员签到会商信息服务平台（树形导航）会商信息服务平台（图形导航）会商过程信息管理会商内容执行管理会商纪要管理会商报告与建议会商文件发送记录预警决策支持与应急指挥系统技术会商
图3-1系统构成 系统特点
4.1 二维和三维GIS间的联动
能从二维GIS系统中的灾害点快速导航到三维GIS系统中并定位灾害点，将二维GIS和三维GIS的优点充分进行结合，查看灾害点信息更方便、全面、直观，实现空间信息可从宏观到微观间切换。
图4-1二维和三维GIS间的联动
4.2 利用自定义模板辅助生成报告
系统内置报告生成模版，灾害点基本信息可直接从库中读取、报告内容可在网页上根据模版设置直接输入，通过报告辅助生成模式直接产生图文并茂的OFFICE报告文档，可直接在网页上在线编辑OFFICE报告文档并保存。支持核查报告、会商报告、应急预案在线辅助生成。
图4-2利用自定义模板辅助生成报告
4.3 灾害点现场和历史信息分屏显示
在视频会商中，灾害点信息包含灾害点现场信息、灾害点基本信息、监测预警信息、专业监测信息、三维信息、稳定性评价结果、险情核查报告等，系统将这些信息有机地组织起来，在9分屏中进行灾害点的多维信息展示，能够根据需要快速切换不同分屏中展示的信息内容。专家可以查看灾害点现场信息，也可以查看灾害历史信息，专家和现场人员可以进行语音和视频即时交流。
图4-3灾害点现场和历史信息分屏显示
图4-4图形导航展示多维信息
4.4 应急指挥过程跟踪与回放
在应急指挥平台中，集成的GPS系统能够采集应急指挥车和应急指挥重要人员的运动轨迹并在地图上实时显示其位置，实现应急指挥过程的跟踪。应急指挥结束后还能进行轨迹回放，总结经验和教训。
图4-5应急指挥过程跟踪与回放
4.5 基于SOA架构的信息集成
系统创新地将SOA技术用于多维信息集成，各系统和模块之间的耦合度低，系统扩展性强。各系统提供的公共功能和模块通过SOA服务管理平台注册到SOA公共服务池中，形成各种公共组件，供其它子系统和模块调用。通过自定义的SOA协议，每个公共组件都具有唯一的调用地址。
图4-6基于SOA架构的信息集成 典型应用
5.1 三峡库区地质灾害预警决策支持与应急指挥系统建设
三峡库区是我国地质灾害多发区，对地质灾害进行有效的防治是三峡工程顺利进行的重要保障。
三峡库区地质灾害防治系统是一个多学科，多系统、多协议和面向各种应用的复杂项目，并且在目前地质灾害方面的决策支持、应急指挥案例方面无可参考案例，无可借鉴系统的情况下，完成三峡预警决策支持与应急指挥系统的设计、开发工作，并得到用户认可。
三峡库区地质灾害预警决策支持与应急指挥系统完成了对地质灾害的发现、鉴别、报警、上报、核查的处理业务流程。同时建立了技术会商平台、应急指挥平台，为险情发生后的技术会商和应急指挥提供支持。
预警指挥系统在单体地质灾害预警决策支持和应急指挥子系统建设所获成果基础上，对区域和移民新城区地质灾害预警决策支持和应急指挥，利用所建的空间数据库等资源，建设区域和移民新城区地质灾害预警决策支持和应急指挥子系统。
基于决策树的心理危机预警模型研究 篇3
关键词： 心理危机； 关键因素； C4.5； 危机预警
中图分类号：TP301 文献标志码：A 文献标志码：1006-8228（2013）01-03-03
Research on psychological crisis alert model based on decision tree
Zhang Limin， Jin Xinmin
（Zhanjiang Normal University， Zhanjiang， Guangdong 524048， China）
Abstract： With the rapid development of network culture and the strong influence of social transformation， the psychological crisis of college students has become a serious challenge to the universities and society. Through the investigation and study， various factors of the psychological problems from several aspects， such as character， learning， economy and so on， are analyzed. Psychological crisis information is examined by means of decision trees （C4.5 algorithm）. The critical factor is searched in order to establish a psychological crisis alert model of college students， to perfect the mechanism of crisis alert and crisis intervention and to prevent the psychological crisis.
Key words： psychological crisis； critical factor； C4.5； crisis alert
0 引言
危机系指因内、外环境因素所引起的一种对组织生存具有立即且严重威胁性的情境或事件[1]，心理危机则可以定义为当个体面临突然或重大生活逆境时出现的心理失衡状态[2]。大学生心理危机有深刻的社会文化根源，其核心是异质文化的冲突所导致的价值观念的冲突，突出地体现为文化整合中社会主体文化的内在分裂导致大学生亚文化的贫困、文化转型中家庭功能的失调、文化冲突中传统教育的偏颇等[3]。大学生心理危机已成为当前校园危机产生的重要原因，正在威胁着高校的正常教学和管理工作。英国危机管理专家迈克尔·里杰斯特曾经说过：“预防是解决危机的最好办法”。分析大学生心理危机产生的各种因素有利于构建心理危机预警机制和教育干预体系。
计算机技术的飞速发展，信息系统的大量应用，海量数据背后大量的隐藏信息，迫切需要人们对现实数据进行统计分析以发现其中存在的关系和规则，从中获取有用的知识并对未来的发展趋势作出预测。决策树（Decision Tree）是数据挖掘分类方法中最常用的方法之一，能够以图形化的形式表现挖掘的结果，从而方便于使用者快速作出决定或预测。决策树在各行业有广泛的应用，本文将决策树C4.5算法应用于心理危机相关信息的数据挖掘中，旨在分析影响当前高校大学生心理危机的关键因素，为高校有针对性地开展心理健康教育工作提供支持，同时也为建立信息化的校园心理危机预警系统提供理论支撑。
1 高校大学生心理危机产生的关键因素
当代大学生心理危机的产生可以用社会环境、家庭影响、个人性格等多种因素，以及与之关联的各种关系的集合来描述，特别是在当前的社会转型期，社会变革对大学生造成强烈的冲击，价值观念的多元化、人际交往的复杂化、各种压力的并存化极大地增加了大学生的心理负荷，集中表现在客观环境的外在挤压力和个体心理的内在驱动力[4]。
性格缺陷是导致心理健康失衡的重要因素，性格缺陷产生的原因很多，我们采用来源于中国心理卫生协会大学生心理咨询专业委员会组织修订的UPI（University Personality Inventory）调查问卷对入学新生进行调查。根据UPI测试结果，我们对19.11%心理健康状态严重的学生进行邀约面谈并进行甄别，通过与学生的邀约面谈发现，大部分学生通过谈心可以舒缓压力并表现正常，仅有极少数性格偏执，观察发现这部分性格偏执的学生在日后的学习生活中产生了诸多问题。家庭环境是造成各类性格问题的最大原因，尤其是离异家庭和单亲家庭对子女的伤害极大，此类家庭的教育会出现相应的缺失或问题。
学习压力的上升正成为影响大学生心理健康的重要因素，招生规模的不断扩大，学生之间学习能力和成绩水平存在的差异也进一步拉大，还有竞争对手的突然增多，学习环境的相对自由等，让一部分学生陷入了学习困境，导致了学习成绩直线下滑，心理压力也随之增大。此外，学生对专业的满意度也值得关注，兴趣是最好的老师，然而很多就读于一般本科院校的学生却无法选择自己喜欢的专业进行学习。我们在对师范院校的工科学生调查时发现，只有42.66%的学生对自己所学的专业满意，近五成的学生不喜欢自己的专业，心理压力的加剧导致学习和心理双重压力恶性循环，成绩的下滑和补考的增多进一步加深了学生的学习压力。
网络文化的冲击正急速地影响着当代大学生的心理健康状况。在相对封闭的校园环境下，网络在以其自身特有的形式和手段推动着文化的丰富与创新的同时又承载并传播大量文化垃圾。形形色色的网络游戏对自制力尚不健全的大学生构成了严重的影响，充斥着色情和暴力的网络游戏，会对大学生的心理健康产生负面影响。人类的心理病态主要是由于人际关系的失调而来，沉湎于网络虚拟世界容易造成对现实世界缺乏正常的认知，自我封闭会导致缺乏自我认同，不能正确地评价自己与他人，从而造成人际关系紧张，缺乏应对冲突和危机的能力，色情与暴力元素的存在则会进一步加深心理缺陷。
经济因素在心理健康中的影响力正逐步上升。当前部分高校已有超过30%的学生家庭经济困难，昂贵的学费和生活费对于这部分学生来说是沉重的负担。贫富差距的持续拉大，来自不同家庭的学生在消费观念和消费方式上存在着巨大反差，许多原本相对平衡的心态出现失衡。在调查中我们发现，有29.36%的学生选择“过于担心将来的事情”，这是对未来工作的担忧，也是对未来经济状态的担忧，高额学费的投入已不能产生高额的经济回报，过重的家庭经济压力带来严重的心理压力，最终可能导致危机事件的发生。
2 C4.5算法描述
数据挖掘是一个从大规模数据库的数据中抽取有效的、隐含的、未知的、有潜在使用价值的知识的过程，数据挖掘的结果往往只有统计学上的意义，用户需要寻找的是有意义的、相对部分数据有效的知识，而非一定要考虑所有的数据。目前，数据挖掘的方法和技术主要包括统计分析方法、关联规则方法、决策树方法、粗糙集理论方法、神经网络法、遗传算法、可视化技术等。
分类作为数据挖掘的方法之一，它根据带类标号的历史数据建立模型，进而使用该模型来预测类标号未知的数据所属的类。最知名的分类算法是决策树方法，决策树是用于分类的一种树结构，决策树方法的起源是概念学习系统，发展到ID3方法为高潮，最后又演化为能处理连续属性的C4.5。本文设计并实现用C4.5分类算法来挖掘学生心理危机相关信息数据，通过分类方法较全面地分析学生心理危机与各种因素之间隐藏的内在联系，从大量数据中发现潜在规律，找出隐含的模式，准确掌握学生的心理动态，为心理危机预警提供更多有价值的信息。
J.R Quinlan在1993年提出了C4.5算法[5]，他针对基于ID3算法利用信息增益作为分类评价函数来选取最优属性而导致容易倾向于选择取值较多的属性的缺陷，适当地修改了分类评价函数，挑选具有最高信息增益率的属性作为测试属性。对样本集T，假设变量a有n个属性，属性取值a1，a2，…，an，对应a取值ai出现的样本个数分别为ni，若n是样本的总数，则应有n1+n2+…+nk=n。Quinlan利用属性a的熵值H（X，a）来定义为了获取样本关于属性a的信息所需要付出的代价，即
I（X，a）定义为平均互信息，选择属性a作为分类属性之后信息熵的下降程度，即不确定性下降程度，在ID3算法中选择使得I（X，a）最大的属性作为分类属性。
C4.5则选择信息增益率来作为评价指标，信息增益率定义为平均互信息与获取a信息所付出代价的比值，即
信息增益率是单位代价所取的信息量，是一种相对的信息量不确定性度量，以信息增益率作为测试属性的选择标准，即选择E（X，a）最大的属性a作为测试属性[6]。
3 基于C4.5的心理危机预警模型
在高校中，可供我们挖掘的与学生心理健康相关的数据非常多，依据前面的分析我们选择相关性较大的性格指数、游戏指数、贫困指数、志愿指数和补考指数作为建立心理危机预警分类决策树的依据，测试数据表的各字段属性如表1所示。
表1 测试表字段属性
[字段名称＼&数据类型＼&取值范围＼&备注＼&ID＼&自动编号＼&＼&记录ID号＼&upi＼&文本＼&ultra/normal＼&性格指数＼&game＼&文本＼&indulgence/normal＼&游戏指数＼&poverty＼&文本＼&poor/rich＼&贫困指数＼&volunteer＼&文本＼&like/dislike＼&志愿指数＼&test＼&文本＼&much/few＼&补考指数＼&alert＼&文本＼&high/low＼&预警级别＼&]
关于性格指数，依据UPI测试的分类结果分别约谈可能存在心理健康问题的学生来确定其性格指数，ultra代表存在相对严重心理问题，normal代表心理健康状况相对良好。游戏指数依据学生日常生活中沉湎于游戏的情况分类，indulgence代表沉湎于游戏，并由此产生逃课、成绩下降等现象，normal代表相对正常。贫困指数则主要依据学校的贫困生认定情况分类，通过贫困生认定的即认为是poor，没有通过的为rich。关于志愿指数，依据入学时所选志愿分类，凡学校和专业为第一志愿选择的为like，否则为dislike。关于补考指数，依据自入学起的累积补考课数分类，补考课数大于3的为much，否则为few。预警级别则依据对学生的综合评价分类，评价依据主要来自负责管理该班级的辅导员和班主任的评价，需要指出的是，预警级别高并不代表一定会产生心理危机突发事件，只代表产生各类心理危机的可能性更高。
我们选取了具有典型意义的17条记录作为样本数据进行C4.5的算法实现，表2是经过预处理的数据，也是决策树算法的输入数据，采用由SPSS生产商推出的数据挖掘软件Clementine进行模拟实现。在Clementine中支持两个决策树模型调用，其中C5.0是对算法C4.5的实现，通过实验得出的决策树如图1所示。
图1中，补考指数成为各种属性中信息增益率最大的属性，这说明当前在评价学生时往往把成绩作为第一要素，成绩的好坏决定了学生在老师眼中的优劣标准。与此同时，少数性格偏执的学生成为关注的重点，这类学生往往会提出各种非常规问题，给学校管理带来一定的困难。另外，沉湎于游戏已成为学生产生心理危机的决定性因素之一，沉湎于游戏带来的直接后果是成绩下滑，性格内向，网络游戏正严重地影响着当代大学生的身心健康。我们还发现专业喜好程度和家庭贫困程度并不是产生心理危机的直接影响因素，但仍值得我们关注。
4 结束语
在网络文化飞速发展的今天，大学校园正承受着物质文明和精神文明的巨大冲击，大学生正面临着日益严峻的各种挑战，产生各种各样的困惑，如果不能得到及时的帮助或引导将可能产生非常严重的心理危机，进而影响正常的教学和管理活动。
本文通过调查研究，分析了大学生心理危机产生的种种因素，重点分析了关键因素的产生原因和可能影响，通过引入决策树C4.5算法建立了大学生心理危机预警模型，实验结果验证了心理危机产生的各种因素的可能作用，为建立健全心理危机预警和干预机制，有效预防心理危机的发生提供了理论支持。我们下一步研究的重点是如何从海量的心理危机相关数据中高效地挖掘出学生可能产生心理危机的数据，从而更有效地预防大学生心理危机的产生。
参考文献：
[1] Lichtenstein R， ec al. School Crisis Response： Expecting the Unexpected[J].Educational Leadership，1994.52（3）：79-83
[2] Caplan G. （1964） The Principles of Psychiatry.New York： Basic.
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[4] 吕杰.跨世纪新生代的社会心理承受能力及培养机制[J].当代青年研究，1995.6：11-14
[5] Quinlan J R. C4.5：Programs for Machine Learning[M]. San Mateo：Morgan Kaufmann Publicshers，Inc，1993：17-42
预警决策 篇4
关键词：操作冲击电流,电网合环,预警决策系统
为了确保电压质量以及保证其更加安全可靠的运行,就要采取配网双向的供电措施,这就对电力的供应提出了更高的要求,对电力管理部门以及电力的运行带来了全新的发展目标。在这种情况下,要想保证电网的安全性,就要从供电这一关键性的环节入手,对电网进行更加科学化以及高效化的改造,采用闭环接线的方式应用在供电过程中,同时将预警决策系统辅助这一接线模式进行应用,这样供电系统才会更加安全与可靠的运行,保证我国电力的发展会越来越好。
1.对电网合环冲击电流的探析
首先,应该对环流的产生具有一个初步的认识,在电网合环过程中,可以确保电力得到正常的输送,但是相对来说这过程中潜在着一定的危险,在合环的过程中,线路两端在电压上具有一定的差异性,所以环流也会因此产生,一般的环流主要由两部分构成,一部分是稳态电流,另外一部分是暂态电流,其中环流与电压差呈正比,所以当故障出现时,故障电流快就会经过联络开关进而出现过流保护动作,例如短路或雷击等,都会引发上述的问题,由此造成的后果是大范围停电。
在变电站中,母线具有一定的差异性,其短路抗阻也会有所不同,所以即使电压是一致的,但是母线也会产生环流,但是这种情况往往是在现实环境中做容易被忽视的一个问题,因此就会产生合环操作失败的问题。通过电网开展合环操作,虽然能够将用户停电所引起的损失降到最低,同时确保供电更加可靠,但是在实际情况中,这一方式还是具有危险性的。只要在这方面加以保护,就能有效的预防停电事件的发生,减少由此带来的经济损失。
其次,对环流进行计算也是相当重要的。以图1为例,当正常进行开环运行的过程中,极容易出现安全故障,在这种情况下,就要在第一时间对合环予以检修。可以事先将合环点确定为S,在母线1、2之间存在一定的电压差,所以当合环开关的一瞬间,必然就会出现冲击电流,冲击电流是引发不安全事故的“罪魁祸首”,对整个线路也会产生极为不良的影响,令其呈现出感性状态,合环达到稳态时,就会造成振荡衰减现象的发生,此时应该选择合适的方式对冲击电流进行计算,通常都会选择微积分的计算方法,只有清楚的计算出冲击电流的情况,才能对电流的变化具有更加深刻的认识,也能清楚的认识到冲击电流对系统造成的影响。
从图1中可以看出,负荷可以省略,并且电压在35k V以及以下的架空线路都无需进行线路电纳的计算,在线路的合环开关处,能够将相应的参数模型采集出来,这样也无需对开关所处的位置及其作用加以考虑。
2.合环操作冲击电流预警决策系统
由合环操作而产生的冲击电流对于电网的正常运行会产生一定程度的影响,所以发现对其造成影响的因素十分必要。由此构建出相应的预警决策系统能够帮助相关监督人员更加顺利对电网进行控制以及监控。
首先,需要建立起一个预警决策系统的模型,这一模型主要起到预防与监督的作用。在预警模型建立前,需要充分考虑到合环操作过程中可能产生的风险,在获取数据时,并不能通过能量管理系统获取得到,而是以离线计算的方式算出近似值,因此对数据的分析会产生一定的影响。在本文中所编制的预警决策系统中,可以采用能量管理系统的方式将在线以及断面历史数据计算出来,在此基础上进行实时分析,能够获得更加理想的效果,这种在断面基础上对电网运行进行模拟的方式可以更进一步的分析出合环,将环流模型得到进一步的扩展,具有可靠性的特点。
在预警决策系统中,所获取的数据不仅来源于能量管理系统中得到的断面,同时也能进一步获取历史断面,将其进行自动或手动的保存,然后对断面进行估计,不尽如此,还能在断面的基础上对此方式进行设置,将所录入的设备参数拥有更多的可选择性。一般情况下,线路参数具有三种录入形式,选择其中的一种就能达到预期的状态,系统通过录入的数据对合环路径进行选取,再将其计算出来,展示出相应的合环冲击电流信息,这样一来便可以得到更加准确的数据资源。
其次,在预警决策系统中对合环操作的风险进行分析时,主要应用一套比较完整的风险提示体系,包含搜索检验合环路径、检验路径上变压器绕组的接线方式是否具备合理性、合环操作冲击电流出现时,通过过流保护方式保护设备、对保护值进行判断检验、检验合环后电网设备的越限情况等。不但要检验风险,还要依据风险强度进行预警。该预警决策系统关键要具备准确性、实时性以及便利性,该系统直接效益就是通过有效管理系统对实时数据进行在线分析,准确、可靠地计算合环操作冲击电流,将合环风险信息直观展示出来。并且计算与分析不同数据的断面,就能够为某地区合环操作提供准确的基础数据,有效辅助调度人员管理好电网稳定运行。
3.结语
本预警决策系统应用实时模型,从能量管理系统中直接得到在线或历史数据断面,提供了计算合环冲击电流的准确性。实现在线计算以及预警分析,通过该预警决策系统增强了供电可靠性。
参考文献
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预警决策 篇5
自从2001年美国9.11事件、2004年印度洋海啸事件以来, 危机管理的体系化和平台化建设引起了世界各国的高度重视。2003年非典在我国的爆发, 开启了我国公共安全应急管理体系化研究工作[1]。至此社会安全事件的预测预警以及决策辅助系统的研究在我国蓬勃兴起。但必须看到对于非物化社会现象的研究是一个世界范围的难题。文章就社会安全事件中较为典型的群体性事件预测预警与辅助决策展开讨论。希望对本领域的发展起到一个抛砖引玉的作用。
1群体事件风险预测预警系统研究
群体事件是一种非物化的社会现象。在社会科学领域对于它的成因、机理、表现形式、对策等研究较多, 对于其风险的预测则大多停留在定性研究阶段。文章采用指标模型方法, 从多个角度对其发生趋势和风险展开讨论。从预测理论来说, 组合预测可以有效的提高预测精度和结果的可应用特性。
1.1风险预测预警指标体系构建
指标体系构建借助社会运行和控制理论, 对群体性事件的产生根源、特征展开实证研究。结合群体性事件专家的研究成果[2,3], 同时采用专家意见汇总、头脑风暴等方法, 严格按照指标选择和筛选原则进行确立。对于指标权重可以采用层次分析法结合Delphi法建立。
1.1.1模块化指标与动向预警指标
群体事件的发生看似没有规律, 随机性较强。但案例分析表明:群体事件的发生是偶然之中的必然, 是社会运行一种内在能量的外在体现。因此文章从社会运行基础因素进行挖掘, 设计了三级“群体突发事件预警指标体系”模块化指标体系。一级指标是“突发群体事件的整体预警指数”;二级指标为4项, 用以量度群体事件发生风险探测指标, 分别为社会安全的风险测量、环境波动、安全状况、控制能力;三级指标是针对二级指标分解的具体指标, 共20项。
群体性事件作为一种社会现象, 总是处于永不停息的运动变化之中, 在其内在矛盾的交替更迭过程中, 突发群体性事件发生风险呈现出一定的周期性和规律性。作为社会矛盾的一种外在表现形式, 群体事件发生需要经历一个潜伏到爆发时间过程。因此可采用经济学领域预警指标法。文章构建了动向预警指标体系, 其中先兆指标 (LDI) 11个、同步指标 (CDI) 13个、迟行指标 (GDI) 6个。
1.1.2指标预警阈值设定
指标预警阈值, 是指标数据的安全警限, 超过这个阈值说明社会运行中的某个方面发生了异常变化。预警阈值的确立是社会预警问题中的难点也是重点。我国关于社会问题定量研究起步较晚, 因此可以借鉴国外研究成果, 但是由于文化背景和国情不同不能生硬照搬。通过历史数据相关分析、历史案例对比分析法、借鉴国外成果加以分析改进、广泛采用专家预测法等方式, 对30个指标进行了预警阈值的确立, 包括上限和下限。
1.2风险预测预警模型
1.2.1趋势预测模型。基于某地区大量历史数据构成的时间序列散点图表明:在一段较长的时期, 群体事件数量和变化率具有循环波动的同时, 具有较明显的长期趋势。因此对群体性事件发生起数和增长率使用了时间序列回归分析模型, 从长期趋势角度进行预测, 有较好效果。
1.2.2风险动向预测模型。采用预警分析法模型, 对某一地区动态监测其社会运行中的先兆、同步、迟行指标指数增长率变化情况, 对突发群体事件发生风险进行预测和警示, 即根据3种指标变化关系, 定义了向好、向坏、维持三种动向。
1.2.3状态预警模型。对二级指标的社会安全风险测量、环境波动、安全状况、控制能力4个模块, 采用模糊综合评判模型进行评估, 给出目前社会状态下群体事件发生风险的等级。
2群体事件智能辅助决策系统研究
群体事件应急处置对决策者提出了较高要求, 决策者需要临时判断并快速作出反映, 传统的辅助决策模式有其局限性, 应急处置工作效率低下, 为解决这个问题, 可以参考以往的经验和知识, 借助智能化工具来辅助指挥人员进行决策。
2.1事件应急智能辅助决策系统框架设计
文章提出基于CBR[4]与RBR的群体事件应急智能决策系统IDSS[5,6]。将在群体事件处置流程中的处警、结案和事后评估阶段发挥智能辅助决策的作用, 该系统研究路线和流程图如图1示。系统首先根据数据库系统提供的数据进行警情识别, 如确有警情发生可以进行案例推理, 调用相应的预案, 在危机管理依据的法律约束范围内, 生成应急方案, 指挥调度部门根据应急方案调度各职能部门采取相应措施, 最后根据舆情及专家打分进行事后评估。
2.2关键技术耦合
从图1可以看到, 应急辅助决策系统, 涉及的关键技术较多, 主要的包括案例库、预案库、知识库、规则库的构建技术。警情的识别与判断、融合RBR与CBR推理机技术、案例与预案的检索与匹配技术及其耦合。案例库、规则库、知识库需要借助大量标准案例、定性的专家知识等, 需要做大量工作。
2.3群体事件的量化认定与等级评估研究
文章基于大量的公安工作中对群体性事件认定的处置规定, 以及一些国内相关研究, 采用专家咨询的方法, 归纳整理了群体性事件认定的必备要素和等级评估的考虑要素。
2.3.1事件认定与等级评估要素
目前并没有关于群体事件等级具体划分统一标准, 一般是借助于《信访条例》规定的走访人数的代表人数及《规定》中列举的形式, 或者根据以往的经验进行等级评估, 这些都是主观性较强的评估方法。本文基于公安系统群体突发事件的处置专家经验以及公安系统中的一些规定, 形成了群体突发事件非量化认定及等级评估指标。分为特别重大、重大、较大、一般四个等级。这是事件量化认定和等级评估的重要依据。 (1) 认定必备要素:a.达到一定规模或者人数;b.行为方式, 主要指是否采用了暴力;c.事件发生地点;d.事件是否涉及特殊问题, 主要是“四涉”事件;e.事件发生的时间; (2) 等级评估的考虑要素:a.事件的性质;b.事件发展的态势;c.事件原因;d.事件参与者身份;e.事件可能造成的损失等。
2.3.2事件量化认定与等级评估
在社会计量学领域, 由于非物化复杂社会现象计算的高难度性, 往往在力求准确计算的基础上, 根据以往的经验和专家知识进行评估。论文在群体性事件涉及的各因素及其赋值上, 采取Delphi法以及层次分析法AHP进行, 当然这种分析方法也具有很大的主观性, 但是作为一种努力和尝试, 可以为进一步的具体细化和测量复杂的非物化社会现象提供一种思路。文章形成了群体突发事件认定因素量化表和群体性事件等级评估因素表, 从而形成了事件量化认定和等级评估的依据。
(1) 群体性事件的量化认定:根据群体性事件参与的人数, 行为方式 (包括类型) , 发生的地点和地点是否涉独、涉外、涉恐、涉黑等认定因素, 经过加权计算, 进行认定。其中以人数为主要标准, 以100分为满分, 以50分为临界点, 但当人数超过50人时, 可立即认定为群体性事件, 当人数不足50人时, 结合其他因素进行认定。在特殊条件出现时, 如发生在敏感时间节点 (如“两会”) 或者在敏感区域 (如“天安门地区”) , 等在原认定基础上升一档。
(2) 群体性事件的量化等级评估:在此基础上, 结合群体性事件的性质、事件态势、发生原因、参与者身份、损失 (后果、影响) 等评定群体性事件的等级。这里将所涉及因素称为等级评定因素。
(3) 群体性事件的认定及等级评估模型:以人数为基本认定标准, 对各种因素进行加权计算, 30分为临界点, 即总分达到30分即可认定为群体性事件。在确定群体性事件的等级时, 认定因素得分占70%, 升降因素占30%, 两者之和, 对照相应分值确定群体性事件的风险等级。30-50分为一般性群体性事件 (四级) , 50-70分为较大群体性事件 (三级) , 70-90分为重大群体性事件 (二级) , 90-100分为特别重大群体性事件 (一级) 。
3系统结果发布与应用测试
针对风险预测预警结果发布, 见图2群体突发事件风险预警体系示意图。趋势预测模型采用实际趋势曲线和回归预测曲线直观显示的形式;风险动向预测模型结果采用曲线和解释说明等图文的形式;状态预警模型结果采用综合指数、各级模块以及指标指数柱状图、结合文字说明等图文形式。简单易懂, 直观明确。智能辅助决策模块的结果发布, 采用人机交互的形式, 便于操作易于上手, 有效地提高决策效率。
4结束语
系统初步实现的功能有事件的长期趋势预测模型、风险动向预测模型、状态预警模型;事件的量化认定和等级评估;案例、预案的初步检索与匹配。系统原型在公安大学承德和廊坊实习基地的进行了测试, 多位公安一线群体突发事件的处置专家反映良好。测试结论表明:本预测预警与智能决策辅助系统对提高公安工作决策的科学性、客观性以及提高群体性事件处置应对效率等方面具有实际意义。
参考文献
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预警决策 篇6
对电网实现动态监测、在线计算分析并提供预决策信息是提高电网的安全稳定水平,增强电网抵御灾变能力的重要手段。电网动态监测预警与辅助决策系统的建立将为调度运行人员提供电网实时运行状况和预决策信息,从而有效地提高调度运行人员对电网的控制,增强调度运行人员驾驭电网运行的能力[1,2,3]。鉴于此,国家电力调度通信中心在2008年下发了关于《在线安全稳定预警系统功能规范》等相关文件[4],目前国内已有部分网省公司建成了电网动态监测预警与辅助决策系统,多数网省公司正在新建电网动态监测预警与辅助决策系统,从而用来提高电网的安全稳定运行水平。
目前国内的电网动态监测预警与辅助决策系统实现了电网的实时动态监测、在线热稳定计算、在线暂态功角稳定计算、在线暂态电压稳定计算、在线频率稳定计算、在线低频振荡计算以及与之相对应的预防控制和紧急控制辅助决策,实现了调度运行的智能化和可视化[5]。为了进一步发挥电网动态监测预警与辅助决策系统的功能,还可以将其推广应用至参数辨识、在线断面极限潮流计算、电网运行方式预安排、发电机组一次调频考核和经济调度,从而为电力调度运行人员、方式运行人员进一步有效的进行电网分析与控制提供了有益的帮助。
1 基本功能
1.1 数据源
目前国内电网动态监测预警与辅助决策系统通常采集的是EMS/SCADA的静态数据、PMU的动态数据和故障保护系统的暂态数据。也有的网省公司在电网动态监测预警与辅助决策系统还采集了工作票系统、安全稳定控制系统、电力系统负荷预测系统、发电计划等数据信息。
1.2 基本功能
国内电网动态监测预警与辅助决策系统基本实现的功能主要包括有:电网实时动态监测、在线状态估计、在线静态安全分析、在线静态电压稳定计算分析、在线热稳定计算分析、在线暂态功角稳定计算分析、在线暂态电压稳定计算分析、在线频率稳定计算分析、在线低频振荡在线计算分析、在线热稳定预防控制辅助决策、在线静态电压稳定预防控制辅助决策、在线暂态电压稳定预防控制辅助决策、在线暂态电压稳定预防控制辅助决策、在线频率稳定预防控制辅助决策、在线低频振荡预防控制辅助决策、在线暂态功角稳定紧急控制辅助决策、在线暂态电压稳定紧急控制辅助决策以及在线低频振荡紧急控制辅助决策等。究其功能,除了实时动态监测和在线低频振荡分析以外,其余高级计算及应用功能在EMS/SCADA都可以实现,并且主要计算方法也基本一致。但动态监测预警与辅助决策系统不同于基于EMS/SCADA的在线系统,主要表现在:
1)动态监测预警与辅助决策系统进行在线稳定计算同传统的基于EMS/SCADA进行在线稳定计算的区别就是在于其状态估计精度的提高。其利用PMU传输数据的同时性纠正了SCADA数据传输的不精确性,同时利用PMU测量的相角实现与SCADA数据进行混合状态估计,提高状态估计精度,从而提高在线稳定计算和在线预决策的精确度。
2)在线低频振荡计算:随着电网的互联,系统规模的扩大,近年来国内电网低频振荡屡有发生。动态监测预警与辅助决策系统能根据PMU上传的动态数据,利用PRONY算法进行低频振荡的在线分析。动态监测预警与辅助决策系统能连续跟踪电网的电压相对相角、频率和功率动态曲线,实时计算分析动态曲线的频谱,当发现在0.2~2.5 Hz范围内较强的弱阻尼振荡分量存在时,向调度运行人员发出告警信息,同时在电网区域图上标注异常区域,同时触发数据平台高速记录当前的实时数据。
3)数据存储的不同:国家电力调度通信中心之所以进行动态监测预警与辅助决策系统建设,其起始重要的缘由是由于随着全国电网的互联以及电网的迅速发展,低频振荡现象在国内电网屡有发生,并且国内缺乏有效的工具来记录低频振荡数据,也缺乏有效的手段来抑止低频振荡。由于PMU的三大功能:(1)直接测量发电机功角;(2)每隔20 ms向调度主站传送一次电网动态数据;(3)利用GPS给每个数据打上时标,获取同一时间断面上的数据,从而利用PMU有效解决了低频振荡事故发生时的数据记录问题,故国家电力调度通信中心要求个网省公司进行实时动态监测预警与辅助决策系统建设,以实现电网的实时动态监测。后来有的网省公司再将其与EMS、保护录波系统等数据结合,并进行电网稳定实时在线计算及分析,构建了功能强大的动态监测预警与辅助决策系统来提高电网调度运行人员驾驭大电网的能力。
1.3 显著特点
无论电网动态监测预警与辅助决策系统还是基于EMS/SCADA的在线稳定计算系统,它们显著的特点是从离线实现到在线,大幅度地减少稳定计算仿真工作量,提高了电网安全稳定性。
无论在电力规划阶段还是在电力系统运行阶段,通常人们考虑的都是n-1故障下的安全稳定性,指的是电网扰动在受到单一扰动后,保护、开关及重合闸正确动作,不采取稳定控制措施,必须保持电力系统稳定运行和电网正常供电,其他元件不超过规定的事故过负荷能力,不发生联锁跳闸。电力系统n-1故障下的安全稳定性是《电力系统安全稳定导则》规定的第一级安全稳定标准,是电力系统安全运行必须遵循的标准,为此电力系统调度运行部门为此还每年编制《年度稳定运行规定》,包括正常方式和检修方式。检修方式下的n-1故障相当于系统全接线全保护方式下的n-2稳定运行水平,这也是离线稳定计算所能考虑的最多方式,具有很大的计算量,电力系统调度运行部门的相关技术人员每年花费大量的时间进行离线计算。电网实际运行时,当电力系统元件检修或遇到相继故障时,很可能还要出现n-3、n-4、…、n-m等情况,此时离线稳定计算将很难实现,这是因为此种情况下的计算工作量将达到了n·(n-1)·(n-2)·…·(n-m)次,计算工作量异常庞大。动态监测预警与辅助决策系统的建设完成实现了数据的实时获取,并实时进行n-1稳定计算,完全可以避免离线计算无法实现的多重相继故障带来的庞大计算工作量。
2 电力系统在线参数辨识的实现
电力系统元件参数的精确与否对于电力系统计算分析具有重要的影响。电力系统元件的模型与参数包括输电线、发电机、励磁系统、原动机及调速器和负荷。美国西部电网1996年8月10日大停电,系统出现振荡、解列,并失去30 000 MW负荷,但是事后使用电网动态数据库对事故进行重现时,发现仿真结果却是系统稳定,由此可见现有的模型与参数不能精确反映电力系统的实际运行情况,这将严重影响电力系统安全性分析的准确性和可靠性,从而影响电力系统调度和运行人员操作处理的正确性。
目前的稳定计算采用的数据通常是经典的理论参数,而环境、温度以及运行状态的状态都会引起这些电力系统元件参数的变化。特别是对电力系统稳定影响较大的发电机同步电抗xd的大小,文献[6]指出,在发电机处于满载或饱和状态,发电机的同步电抗xd仅有空载情况下的75%左右。利用动态监测预警与辅助决策系统PMU采集的数据可以实现发电机在线参数辨识、励磁系统在线参数辨识、调速系统在线参数辨识、负荷建模[7]及在线参数辨识。
通常对于线路的参数辨识可以利用PMU能直接测量线路两端的电压、电流量和相角,直接推算出线路的参数,从而实现线路的参数辨识,该方法直接有效,可显著提高线路的参数精确度。
对于发电机、励磁系统、原动机及调速器的建模和参数辨识可以利用PMU测量获得的动态数据进行在线参数辨识。
利用电网动态监测预警与辅助决策系统进行参数辨识后,将这些辨识的参数去更新该系统的计算数据库,可以提高稳定计算的精度。
3 控制断面从离线迈向在线,提高输送能力
在电力系统调度部门,人们通常用断面极限功率的概念来控制潮流,这种概念是建立在负荷变化的基础上,是为调度运行部门进行灵活调节发电机组的出力而建立的。断面极限功率的获得是假定发电机组功率一定(通常是满发)的情况下,通过调节负荷变化进行仿真计算获得的。通常这种结论算出的结果较保守,该方法获得的极限功率较采用在负荷一定时,调节发电机组的出力所得的极限功率小,表1给出了安徽淮北地区采用这两种调节方式获得的断面极限功率。
由表1可见,采用调节负荷获得的断面极限潮流较采用调节发电机组的断面潮流小,并且幅度较大。造成这种结果的缘由是调节发电机组的出力,减少了原动机的机械输入功率,也减少了发电机的初始功角,二者都是有利于加速面积的减小和减速面积的增加,因此在负荷一定的前提下仿真计算所得的断面极限潮流较在机组出力一定的情况下仿真计算所得的断面极限潮流大。对于电力系统调度运行部门来说,最主要关注的是电力系统的稳定性,因此通常采用机组出力一定的情况下获得的仿真结果。虽然该方法的结果比较保守,但这是离线稳定计算带来的必然结果。
电网动态监测预警与辅助决策系统的建成可以对断面进行全新的释义——由于电网负荷实时大幅度的波动可能性很小(事实上,每个省网的负荷曲线变化在短时都是比较平稳的),因此我们可以利用电网动态监测预警与辅助决策系统实时获得电网的负荷水平,根据获得的实时负荷水平在线求出发电机的极限功率,通过上表及分析可见,在线计算可较大幅度地提高电网的输送能力。
4 电网运行方式的预安排
目前国内很多在建或已建成的电网动态监测预警与辅助决策系统最主要的功能是为调度运行人员提供电网实时动态监测信息、预想故障下的系统稳定性以及辅助决策。这些功能的实现无疑将为调度运行人员进行事故处理及电网操作的正确性提供帮助。为了进一步提高电网动态监测预警与辅助决策系统的功能,可将电网动态监测预警与辅助决策系统的功能推广应用至电网的运行方式安排上。根据EMS/SCADA系统提供的当前电网结构、负荷预测系统提供的明日96点负荷预测、发电机计划安排以及调度工作票系统提供的电网检修计划进行明日电网96点安全稳定性计算,利用动态监测预警与辅助决策系统强大的计算功能及辅助决策信息实现对明日电网运行方式安排的有效校核和预控,提高明日电网运行方式安排的合理性,从而提高电网运行的安全稳定性。
5 机组一次调频性能考核
为了保证系统的有功功率平衡,提高电网运行的安全稳定性,省网公司都对并网发电机组一次调频性能提出了要求。目前国内省网公司都是并网发电机组的考核指标采用机组一次调频响应指数。机组一次调频响应指数指的是电网频率出现偏差时机组为恢复电网频率实际变化积分电量与期望变化积分电量之比。由于EMS/SCADA系统缺乏时标、具有传输延时以及频率测量的不精确性,故而网省调无法有效获取发电机组当地的频率,因此目前国内一次调频的指标都是相对于某一负荷中心或省调位置的频率为基准值进行的,显然这种机组一次调频控制及考核办法不能准确反映发电机组的一次调频性能。利用电网动态监测预警与辅助决策系统的PMU能精确获得发电机组当地频率,可实现以当地频率为基准值对发电机一次调频监测,这样获得的结果才能准确地反映机组的一次调频性能,从而有效地提高网省调对发电厂机组一次调频性能的有效控制与考核。
6 关于经济调度的讨论
经典的电网经济优化理论是最优潮流,虽然最优潮流在理论上是可行的,但在电网实际的调度生产运行中,其实用性不大。这是因为其一是电网规模的扩大使最优潮流难以收敛,特别是随着区域电网的互联更是如此,因此在线最优潮流难以获得理想结果;其二是目前的最优潮流很少考虑系统的安全稳定性。故在电网实际的调度运行中,采用在线潮流灵敏度方法是一种实用的方法。通过电网动态监测预警与辅助决策系统电网的实时运行状态,在线计算电网一些经济运行指标,如网损、购电费用对机组的灵敏度大小对机组进行排序,然后在满足电网稳定运行的前提下(各种运行限额),对灵敏度小的机组优先考虑满出力,可以使电网运行在“次优”状态,包括电网的实时运行方式和明日方式预安排,这样提高电网的安全经济运行水平。该方法正如目前网省调自动电压控制AVC系统一样,寻求以电网区域内无功功率流动最小,从而实现电网电压及网损的有效控制。
7 结论
电网动态监测预警与辅助决策系统由于能动态获取电网的运行数据,从而实现了电网的动态监测,在线稳定计算,并能提供辅助策略。由于其获得的数据具有时标,并且计算功能强大,因此可以进一步进行新功能开发与应用,实现电力系统参数辨识、在线获取潮流稳定控制断面极限功率、电网运行方式预安排和机组一次调频等功能,增强调度运行人员驾驭电网的运行能力,从而全面有效地提高电力系统的安全运行经济性。
摘要：介绍了目前电网动态监测预警与辅助决策系统的基本功能,指出了该系统实现了从电网的离线分析向动态分析的飞跃。指出了可将动态监测预警与辅助决策系统推广应用至电力系统在线参数辨识,利用PMU的动态数据实现电力系统元件的参数辨识;将其推广运用至电网运行方式预安排,实现电网运行方式预安排的合理性;利用其实时计算的功能实现将目前调度控制的离线断面极限潮流概念推广至动态断面极限潮流概念,从而合适地提高电网输电能力;利用其PMU能测量和记录发电机组当地频率改进一次调频控制与考核;对其在电力经济调度运行中的作用进行了讨论。
关键词：动态监测,电力网,预警,辅助决策,参数辨识,运行方式,断面
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预警决策 篇7
一、政府决策支持系统在监测预警工作中的现实意义
搞好监测预警工作的最终目的, 是促进经济建设与社会建设更好更快发展, 所以, 预防工作是基础, 是实现各项工作可持续发展的先决条件。多年来, 我们在处置突发事件中大都是以公共事件为主体, 并没有将经济工作联系起来当成重点来抓。从国家和各省市相继出台的各种应急预案看, 也大都为公共事件的监测预警和预防为主体, 基本是“亡羊补牢”工作, “无急可应, 有急能应”被动式工作体现在我们日常工作中方方面面。所以, 从发展的角度讲, 监测预警工作必须服务于经济建设。
一是从组织建设上看, 在健全各行业、各系统、各领域的预警信息发布系统, 使其机构设置、人员安排、经费来源得到充分保障的同时, 由于管理体制的原因, 我们现阶段还必须利用好各行业学会之间的职能作用, 通过加强指导和督促检查方式, 确保预防工作中的组织建设与信息发布系统内部上下畅通, 为实体经济直接服务, 使监测预警工作在政府的直接作用下得到有效发展。
二是从横向发展上看, 在国家经济安全中, 我们可通过对预防工作的前瞻性研究与景气分析, 找出因果关系, 并通过行政命令手段将各部门间的沟通配合, 做到互联、互通, 信息共享、资源共享, 赢得信息及早发布的时间。在积极推进政府应急平台建设中, 实现整体联动, 一旦突发公共事件, 相关部门立即进入应急状态, 发挥各自作用, 形成应急合力。
三是从完善责任追究机制上看, 我们在充分调动全社会力量积极参与到监测预警与预防中来的同时, 可根据不同地区的特殊情况, 采取群专并举 (群众参与专家指导) 、多管齐下、因地制宜、土洋结合 (民间经验与技术检测) 、迅速高效原则, 来完善监测预警与预防联动机制建设, 保证预警工作有序、有力、健康的发展。
四是从直观性上看, 改革开放30年成绩巨大, 世人瞩目。然而, 多年来, 也应当承认, 由于经济工作中出现过热、无度、无序、失衡发展问题, 国民经济监测预警工作失灵所反映出的重复投资、重复建设、圈地运动过多、产能过剩问题较为突出。在应对“金融危机”所出台的一揽子货币政策与适度放宽的经济政策中, 应当讲, 治标不治本, 没有从经济工作深层次中解决社会发展中内需不振问题、结构调整困难重重问题、市场经济自身带有的脆弱性和不确定因素病灶过多问题。所以, 加强监测预警工作的研究与实施, 是保持我国经济平稳较快发展与预防体系建设的基础。
五是从创新求发展的视角看, 在国家战略发展和战略平衡中, 需要接受新知识, 产生新观点, 调整新思路、寻求创新发展。透过金融危机与近年来各种自然灾害频繁发生负面的影响, 我们清醒地认识到必须要增强“两条腿走路”能力, 在转变发展方式中, 可通过监测预警与预防的直观效应, 一盘棋的优势和对经济发展中的互补优势, 及时调整工作思路, 通过结构调整, 将扩大内需作为转换发展方式。
二、为什么要加强政府决策支持系统在监测预警中的作用研究
(一) 从现实性看, 各国政府对监测预警系统的重要性认知是一致的。
日本政府为保护国民免于受灾, 每年要花费2000万美元, 建立自动化监测系统, 一旦发生强度较大地震, 3分钟内就可向全国各个海滩发出警报;英国政府在研究印度洋海啸后, 利用人们目前对自然灾害有较高的认识这样一个好机会, 为防止自然灾害均有可能造成全球性的大灾难, 重创世界经济, 造成人员伤亡, 在2005年G8峰会上提出构建全球性的预警系统对付四大天灾;智利政府在建筑学领域, 应对地震缓冲、释放地震能量的研究与应用, 已经在现实生活中得到最佳验证。除此之外, 近些年, 随着国民经济整体发展需要, 我国政府也相继出台了数十种应急预案, 如:《重大森林火灾应急预案》、《国家地震应急预案》、《国家自然灾害应急预案》等, 这对我们防范于未然都起到了至关重要作用。然而, 也应指出, 由于我国经济建设中存在着诸多特殊性问题, 在松散的发展模式中, 往往制度建设难于落实, 重发展、轻预防, 经济安全与监测预警工作被淡化, “头疼治头, 脚痛治脚”, 监测预警与经济发展不同步, 缺少法律约束与制衡机制跟进, 这种被动式工作方式带有普遍性。
(二) 从可持续发展看, 在现阶段我们必须要清醒的面对三个考验。
1.短期乐观, 因为我们抵御住了金融危机与近一两年自然灾害所带来的重重困难, 在代价中我们经历住了时间考验。但是, 必须看到“任重而道远”, 无论从国家利益和个人利益上讲都存在着“致富千日功, 大灾临头当日穷”这种危机。2.中期悲观, 因为在治理“危机”与战胜自然灾害中, 主要动力是全社会的支持与政府的强大投入, 从主客观因素来讲, 我们解决了“生存”与安居问题, 然而, 从投入与回报“乐业”工作上讲, 我们面对的是凭借什么力量来驾驭成果和实现可持续发展, 即如何应对未来“自救”中的困难与挑战。3.长期乐观, 因为社会总是要发展, 无论快与慢进步都是第一性的, 这需要我们始终保持常抓不懈和积极向上科学态度面对未来。同时, 也应注意到市场经济发展运行中的脆弱性和不确定因素仍然存在, 自然灾害可能随时发生, 我们时刻要树立忧患意识, 需要警钟长鸣, 需要在长期工作实践中将监测预警作用发挥好, 这对我们排除隐患、减少失误, 保持经济平稳较快发展, 务求实效, 防止天灾与人祸带来的不利影响作用重大。
三、政府决策支持系统在监测预警工作中的具体表现
(一) 从促进发展角度看。
随着监测预警工作的重要性逐渐被社会所认识, 我们必须从灾难中学习防灾。所以, 搞好预警与报警系统建设, 使其在经济与社会发展中更好地发挥作用, 根据我们国家一、二类城市还没有出现过大自然灾害的有利时机, 在抓好预防工作中, 应从国家整体利益出发, 开展一次政府行为的针对一二类城市建筑物防震减灾普查工作, 并运用技术手段和科学态度将其数据化, 公布于世, 在查摆中找出破解问题的最佳途径, 防范于未然。以此来教育全民时刻要树立监督意识、忧患意识, 下大力气建设好自己的家园。
(二) 从我们国家实际情况出发。
在现阶段应加大四级监侧预警体制与机制建设, 即国家、省级、市县两级。在机构设置, 人力保障、物质供应、系统建设、信息的采集、报警与处置, 应当带有直接性与权威性, 无论对经济监测预警还是对防灾减灾监测预警都不应受政府的行政命令所干扰。特别是建立四级制监测预警体系平台, 可通过工作细化使我们的监测预警工作更加直接, 在缩短层次、时间、决策中, 也可充分利用中小学生科技普及的积极性, 在边远地区将一些防灾技术性工作与投入交给中小学校来完成。在利用和调动各种积极因素中, 增加快速反应能力, 为自救与处置公共突发事件赢得宝贵时间。
(三) 从灾难中学习防灾, 应加大练兵运动。
根据有关资料统计在地震中95%以上的人员伤亡是被倒塌房屋造成的, 所以, 应当通过立法的形式, 将每年某月某日作为全民性救灾演练的一项重要活动, 以此教育更多人时时要有忧患意识, 在大灾面前科学的掌握应急、自救、逃生、求助等一些常识。以及救援与应急快速反应能力、政府决策支持系统科学指挥与协调能力、社会救援的组织协调能力、防灾储备与应急经济如何启动、划拨、调运、分配、生产再生产等等能力建设。通过模拟性练兵活动, 增强全民防范意识。
(四) 从防灾减灾工作走势上看, 将储备经济、应急经济作为一种产业循环发展。
大力发展“官进民退”工程, 将储备经济、应急经济作为一种产业, 使其循环发展, 是经济建设促进监测预警工作跟进发展, 预警与报警工作更好服务于经济建设一项重要性工作。以经济发展为对象, 有目的地出项目, 发展一批国有企业, 通过国有企业的品牌优势、组织与行为上的优势上项目。如:根据特殊环境需要, 研发生产办公室与家庭应急用特殊食品、储备水、应急医用品、自救工具、对外联络工具、自身防护用具、应急物资, 以及各种救灾防灾大型设备, 在强制储备与到期更换中, 通过产业化生产, 实施市场性开发, 在促进储备经济与应急经济循环发展中, 也可带动相关产业链同时发展。
(五) 在监测预警工作的作用下, 应加大基建项目的严格审批与制衡机制建设。
通过国家行为对大、中、小城市地质普查, 结合科学指标要求, 根据不同地区的地质构造来补救隐患, 设计、研发、建设一批适合本地区地质特点需要、有较强抗灾性开发项目。在此基础上, 通过体制建设与机制建设的作用, 将其纳入国家发展整体规划中, 实行市场准入制, 做到建筑市场标准化发展、产业化运作、担保单位与担保金由政府控制, 质检、岗前培训、生产、规范化发展由政府监控。以此准则, 使我们的基础设施建设科学到位。
(六) 从监测预警体制建设与机制建设引伸发展上看, 加大防灾减灾科研工作。
应注意到, 科研的创意与产出是促进发展方式转变一个重要补充。如:特殊商品的制作与生产、新型材料的研发与投入、防灾储备与应急经济循环发展、储备经济规模化生产与商业化运作、救灾设备与物资市场化开发等等, 都可实现和成为产业链发展, 最终达到利在千秋之目的。
四、怎样使政府决策支持系统在监测预警中得到充分体现
一是从权威性上看, 经济发展与监测预警机制建设相辅相成、缺一不可, 这是实现国家经济安全和社会稳步发展的基础, 也是预防自然灾害和特大、重大公共突发事件出现, 将损失与不利因素降至为最低的一项工作。在经济工作中, 我们应当承认, 由于企事业单位有一条明显利益鸿沟限制, 从隶属关系上看, 政府与政府之间的垂直领导和经济工作实体之间各自独立发展的矛盾, 受其体制建设影响, 政府的权威性与制衡机制建设很难体现。致使监测预警工作中的信息采集与处理, 由于缺少成果与效果统一, 在督办、督察和为谁服务问题上很难落实。“一人一把号, 各吹各的调”, 缺少一盘棋的发展模式, 一直是监测预警工作与经济工作实效发展的老大难。所以, 政府的权威性, 在于制度制定与执行的权威性, 即制衡机制的权威性和科学决策的具体实施权威性。
二是从理论层面上看, 由于长年来我们在经济建设与经济安全工作中往往更注重的是前者, 对经济工作运行轨迹、波动及规律性的正面研究较多, 而对监测预警工作中的预防、宣传、教育、快速反应与应变能力、储备经济、应急经济、防灾体系建设、基础设施的防灾性、及其对策上的研究却缺少认识, 缺少大众化。一些只是停留在纸本中和干部培训教育中。在特、重大突发事件面前, 由于我们缺少监测预警机制建设中前期作用, 在同等灾害面前损失指数要远远大于发达国家, 特别是与日本、美国、智利等国近些年防灾减灾工作相比差距明显, 这是事实。所以, 从防灾储备标准、应急经济的生产再生产、灾民的生存救治、生理心理救治、社会保障系统多元化建设、备用决策支持系统的技术标准建立、动员等级标准建设、救灾规模科学评估等事项的研究上, 我们都需要充分利用各种有利因素, 人力资源、科技资源、物质资源因素构建预防体系平台。做到并实现常抓不懈, 审时度势, 应对有方。在经济安全对策与研究上, 特别是经济建设如何与预警机制建设同步发展问题上, 储备经济与应急经济如何作为循环经济有效发展问题上, 应当是我们处置公共突发事件理论创新与实践创新的新课题。
三是从“监测预警”机制建设看, 在现阶段尚待解决的是补位问题, 即解决体制建设在监测预警实施工作中三难问题。一是监测预警机制建设中的头大脚轻、信息很难到位、研究成果与政策在实际工作中很难落实问题。二是受体制建设影响监测预警系统, 由于自身缺少制约机制, 在服务对象 (主要针对政府决策人) 与实际执行部门 (企业、社会、民众等) 存在一条责任、风险、政绩等利益鸿沟 (企、事业单位) 划定, 从而出现管理权限与责任分工不明, 很难发挥作用。三是监测预警机制建设与执行中, 由于缺少法律支持和约束力, 在利益的作用下一些具体工作很难展开。如:应急物资储备、生产、调运与民用设施的重建项目、居住设施建设等事项谁买单问题。所以, 加强监测预警工作中的法制化建设与责任追究制, 以法促进政府工作职能转变是利用监测预警机制建设, 在经济与社会建设中, 通过补位来搞好护航工作。
四是从预防工作必须区域化看, 近几年来, 根据我们国家所出现的各种天灾特征和频繁态势逐渐区域化, 加强预警、报警与监测工作的力度迫在眉睫。经济建设与经济安全在防灾减灾问题上都需要有监测预警工作的支持来保障。出于各种因素影响, 我们国家的预警与报警体制建设, 从政府的职能部门设置与投入上看大都是两级有效制, 即国家级与省一级, 其它级别基本都呈现虚设。从近两年我国自然灾害频发的教训中, 应当承认, 无论是国家利益或个人利益上讲, 我们都缺少一个联动反应的预警报警子系统, 被动性工作体现多方面。应当看到, 加强监测预警子系统的投资力度, 在体制建设与机制建设上给与大力扶持, 通过组织建设、财政行为、物质保障, 特别是加大有针对性地区的监测预警工作的投资力度, 是我们减少过大失误与实现科学发展的一项重要性工作。
五是从规范化与可持续发展上看, 应当承认, 无论是经济建设方面, 还是处理特、重大突发事件过程中, 我们并没有将防灾减灾工作当成日常工作中的大事来抓, 特别是预警与报警系统的滞后, 从而带来“头痛医头, 脚痛医脚”, “亡羊补牢”, 以教训当学费花掉的成本过高。同时, 我们也应看到, 在处置特、重大突发事件中, 军队的力量是中流砥柱, 而对民众的参与与热情, 我们却缺少一个系统化的组织和规范化引导程序, 从而出现散沙式的场面过多。应当指出激情与责任是一个民族积极向上的重要体现, 然而, 这种激情与责任, 在日常生活中, 由于缺少组织、缺少开发与利用, 往往被淡化掉。所以, 从政府角度讲, 加大监测预警工作的体制建设、机制建设, 将宣传、教育、组织协调、人力资源的储备、应急管理与储备经济等等措施, 作为一种常效机制, 在与经济工作同步前行中, 使其规范化、制度化, 这是经济工作与监测预警工作更好地服务于社会的必然要求。
摘要：经济安全问题, 一直是各级政府关心的一项重要工作, 近一两年来, 受其外部环境影响和国内自然灾害频繁发生所带来的血的教训, 对我国经济建设负面影响很大。所以, 注重政府决策支持系统在监测预警工作中的作用研究, 防范于未然, 在充分发挥好监测预警工作体制建设与机制建设中, 将发展中不利因素降至最低, 必然会给中国的经济发展带来战略性转变。
关键词：监测预警,防灾减灾,经济安全,支持系统
参考文献
[1]国家信息中心课题组.我国宏观经济监测及预警预测系统建设[M].北京:中国经济出版社, 1994.