本发明公开了一种基于改进麻雀优化算法的光伏电池模型参数辨识方法，具体步骤如下：1)获取光伏电池的实测电流和实测电压；2)建立光伏电池模型，并将模型估计输出与实际输出的均方根误差作为目标函数；3)将levy飞行和螺旋搜索机制融入到标准的麻雀优化算法中，形成改进的麻雀优化算法；4)使用改进的麻雀优化算法最小化目标函数，对光伏电池模型的未知参数进行辨识，获取最佳参数并建立数学模型；5)基于获取的最佳参数及模型进行外电路i‑v特性预测；本发明具有快速收敛、能够有效避免陷入局部最优解以及较高搜索精度的特点，能够显著提高对光伏电池模型参数辨识的准确性。

本书共四章,包括:我国重大工程项目建设社会稳定风险预警管理现状;我国重大工程建设项目社会稳定风险预警制度的理论基础;我国重大工程项目建设社会稳定风险预警系统构建;我国重大工程建设项目社会稳定风险预警责任.

小试阶段/n该技术通过精细化水环境管理，构建了具有动力学机理、引入高性能计算技术的“空-地-水”一体化水环境模型体系，能快速精准模拟流域未来水环境变化趋势,评估污染源与水质的响应关系，核算水体环境容量，预测水体内突发事故的演进过程；针对智慧环保和环境大数据的国家战略需求，研发了环境大数据下多源异构数据融合、集成、挖掘、共享技术，建立了以流域水环境风险评估与预警智能云平台为主体的成套水环境风险评估与预警的技术体系，平台

针对隧道及地下工程施工开发一套工程施工风险管理系统，通过对工程施工期间的 风险辨识与评估，定量进行分析计算，制定系统的风险决策和跟踪方案，可实现对工程 风险进行有效的管理与控制，保障盾构隧道工程施工顺利进行。 

本发明公开了一种基于风险指标的定时限保护定值优化方法， 包括(1)获取系统 N 种运行方式中每一种运行方式的概率；第 n 种运行 方式的概率 Pn；(2)获取每一种运行方式下 M 条线路中每一条线路发 生故障的概率；第 m 条线路发生故障的概率 Pm；(3)根据运行方式的 概率、线路发生故障的概率和故障后果严重性评估指标获得故障风险 指标；(4)基于故障风险指标建立定时限保护定值优化模型；并根据目 标函数和约束条件求解该模型获得较优的保护定值。本发明综合考虑 了线路的重要性、系统运行方式、不同线路发

本发明属于电力系统继电保护和风险分析领域，公开了一种继 电保护系统的多模式隐藏故障风险分析方法，包括建立继电保护系统 的多模式隐藏故障模型；根据多模式隐藏故障模型对由继电保护隐藏 故障导致的电网 N-k 故障进行风险分析，获得继电保护系统隐藏故障 的风险指标值。本发明对保护系统的隐藏故障进行简化建模分析；分 析不同种典型模式的保护隐藏故障特点，建立多种模式的隐藏故障模 型；针对隐藏故障的风险分析问题，提出一种电网 N-k 故障分析方法。 分析中采用了基于改进功能组分解法和事件树分析方法的 N-k 故

该项目研发了石化装置运行风险预警系统，实现了基于风险分级的石化装置风险预警与检验。项目提出了基于标志性气体与温度变化相复合的热自燃预警临界判据；提出建立了新型管道泄漏点定位模型与算法；提出了集硫腐蚀监测、热自燃及装置失效泄漏风险动态评估和寿命预测为一体的石化装置风险预警技术。

开发的工程风险分析与应急管理软件系统具有自主知识产权、可替代进口，与国际同类先进软件相比，具有适用范围广、计算模型先进、环境平台适应性强等优势。

该项目研发了石化装置运行风险预警系统，实现了基于风险分级的石化装置风险预警与检验。项目提出了基于标志性气体与温度变化相复合的热自燃预警临界判据；提出建立了新型管道泄漏点定位模型与算法；提出了集硫腐蚀监测、热自燃及装置失效泄漏风险动态评估和寿命预测为一体的石化装置风险预警技术。

成果描述：化工产业实现绿色与可持续发展已显著受制于行业健康、安全、环境（HSE）状况，特别是化工安全事故不仅造成重大经济损失，而且正成为掣肘整个行业健康发展的关键性问题。本项目为满足化工安全生产要求，从物料性质、设备性能、过程控制、生产组织、业务模式、经营决策等方面出发，在DCS、MES、ERP平台上，建立基于过程控制的危险源辨识及可操作性评价体系。 本项目的核心技术及优势包括： （1）以HSE知识管理为核心，集成过程控制系统、MES系统和ERP系统，实现生产过程的在线运行监控、危险源动态辨识、可操作性实时分析以及消缺措施的经济性评价。 （2）运用大数据处理技术和人工智能技术，建立装置运行实时数据、工艺数据、生产调度及经营目标的关联模型，将安全风险评估与过程技术经济评估相结合，实现化学安全管理从原来的设计集成静态模式转换为知识集成的动态预制模式，减少事故损失，保证企业效益最大化。 （3）本项目还将致力于企业私有云计算平台到行业公有云计算平台搭建，实现信息资源共享提升资源优化的配制效率。 并将利用海量数据挖掘技术，将HSE分析模型与云计算数据库内所存储的案例及规则进行关联，从而将获得数据转换为知识进行存储、表达与发布，进而让信息利度得到大幅度提升，建立基于云计算技术的化工安全风险评估与实时在线监控。 本项目在国内处于领先地位。市场前景分析：《基于过程控制的危险源辨识及可操作性评价系统》主要面向化工、石化、钢铁、建材等过程行业企业，提高企业应对健康、安全、环境等高风险挑战的能力，实现绿色与可持续发展。据资料统计，成熟的工业化国家每年在健康、安全、环境（HSE）领域的投入占营业收入比例高达3%左右，而国内相关行业只有0.1%，差距巨大，是我国重大环境和安全事故频发的重要原因之一，正成为掣肘行业健康发展的关键性因素。随着我国对环境保护、可持续的日益重视，HSE领域的市场规模与投入将成快速增长态势，对比发达工业化国家的经验，我国HSE领域将形成1000亿的市场规模， 据赛迪顾问《2012年HSE市场分析》报告，2012年中国HSE软件市场总额达到96亿元，比2011年增长52％，因此前景广阔。 但我国HSE危险源辨识及可操作性评价市场，主要是国外产品垄断， 且价格昂贵，大部分过程行业企业难以承受。而国内相关产品多为单一离线的纯指标评价，不支持在线的风险评估，更不能形成基于现场控制的危险源识别与监控，而本项目产品，立足于过程控制，建立基于云计算平台的HSE危险源辨识及可操作性评价，将具有巨大的竞争优势及市场前景。与同类成果相比的优势分析：系统基于现代过程行业的技术发展方向，达成企业健康安全绿色的制造过程与经济效益的平衡，实现柔性的生产组织形式以及平滑且动态优化的过程技术。就产品而言，技术创新性包括云计算平台条件下集成 HSE 知识管理技术、在线监测技术、APC控制技术以及企业决策和资源管理技术，建立起符合行业特点的检测、控制以及决策支持平台，从而实现高安全性环保化和高效益的生产过程。国际先进 、国内领先。