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期刊信息/Journal information
微型电脑应用
上海市微型电脑应用学会
微型电脑应用

上海市微型电脑应用学会

朱仲英

月刊

1007-757X

smcaa@sjtu.edu.cn；smcaa@online.sh.cn

021-62933230

200030

上海市华山路1954号上海交通大学铸锻楼314室

微型电脑应用/Journal Microcomputer ApplicationsCSTPCD
查看更多>>本刊是由上海市微型电脑应用学会主办，上海交通大学等单位协办，并经国家科技部和国家新闻出版署正式批准的计算机应用科技期刊。本刊创刊于1985年1月，得到了中央领导同志、广大读者和计算机业界的支持和厚爱，江泽民主席亲自为本刊题写刊名。在长期办刊实践中，本刊形成了学术性和实用性并重的特色，主要栏目有：院士专家论坛、技术专题、研究与设计、开发应用、技术交流、学习园地等，它面向各行各业从事计算机应用的科技人员和广大电脑应用爱好者，沟通技术开发的信息渠道，为科研设计和推广应用牵线，为公司企业和各界用户搭桥。本刊所发表的文章可作为高校、科研机构等评定职称的依据之一。
正式出版
收录年代

    基于源荷匹配特性的光伏电源配置优化算法

    蒋德玉张晓磊杨波刘淑莉...
    84-87页
    查看更多>>摘要：针对大量光伏电源并网可能引起电压越限的问题,通过分析接入光伏电源后对配电网所造成的影响,综合考虑光伏电源渗透率最高、损耗最小、电压治理最佳等多目标优化的要求,建立计及源荷匹配特性的光伏电源配置优化数学模型.同时,提出基于个体适应度评价原则和协同分解准则的双准则差分进化算法,并通过该算法解决目标值的分布问题,提高目标空间的收敛能力.算例分析结果表明,所提方法能够压缩9％以上的配置成本,具有更高的准确性及实用性.

    光伏电源电压偏差双准则差分进化算法源荷匹配

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    基于元学习的源网储融合型屋顶光伏能量双向交互控制模型

    陈辉徐卫君韩洪兴高阳...
    88-92页
    查看更多>>摘要：在应用屋顶光伏时会存在内部不稳定情况,因此,研究基于元学习的源网储融合型屋顶光伏能量双向交互控制模型来解决该问题.利用多元学习方法构建负荷预测模型,利用该模型实现设备层中源、网、储等多个控制器的负荷预测,经微电网层传达负荷预测结果并以此为依据控制配电网主网和微电网,能量交换层接收该控制结果,处理后制定最优控制方案重新传输至微电网层与设备层光伏能量实现交互控制.模型中的能量交换器使用边缘计算框架采集与分析控制数据,将这些分析结果作为多工况下能量交换器控制策略的依据实现光伏能量双向交互控制.试验结果表明,该控制模型能够准确预测负荷变化,同时能够多工况下控制功率变化,具有较为良好的控制效果.

    元学习源网储融合型屋顶光伏能量双向交互长短记忆网络

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    图划分的谱聚类算法在命令票系统校核文本挖掘中的应用

    崔艳林蔡新雷王正卿何剑军...
    93-96页
    查看更多>>摘要：由于电力调度系统中命令票内容的不同,现有文本挖掘方法难以得到精准结果,因此提出基于图划分谱聚类算法的命令票系统校核文本挖掘方法.根据命令票内容将其分为不同的种类,引入二部图建模分析各个组间的关系;利用谱聚类算法中Laplancian矩阵做图分割处理,获得矩阵的特征向量和数据点集合,凭借维数特征数据集完成得到聚类结果,即命令票校核文本挖掘结果.实验结果表明,所提方法的挖掘准确性在80％以上,挖掘时间最高19.5 ms,稳定性保持在80％以上,符合电力企业需求.

    谱聚类算法命令票系统校核文本文本挖掘全局优化

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    基于改进集成学习算法的公司品牌影响力趋势预测模型

    庄莉田小冬苏江文王秋琳...
    97-100页
    查看更多>>摘要：为了避免对品牌影响力的影响,结合品牌价值及其投资环境等因素,对单一因素学习算法进行改进,并基于改进集成学习算法构建一套全新的公司品牌影响力趋势预测模型.在模型底层量化决策量,将传统单一因素决策量化为多要素集成决策,通过学习属性自适应不同层级下品牌影响要素,增强预测模型的决策能力;通过多属性、多类别分类器对不同影响要素进行综合分析,提升预测模型预测结果的可信度;增加品牌影响力预测参量的模型配置,整合模型各单元预测优势,合理分配预测参量与资源,保证模型预测过程的稳定.结果表明,提出模型具备良好的预测稳定素质与精准的结果预测素质,具有较高的推广价值.

    改进集成学习公司品牌影响力趋势预测模型

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    基于深度神经网络的光伏发电时间序列多元预测

    王艳芹妙红英周凤华张海宁...
    101-104页
    查看更多>>摘要：利用不同时间序列间的相关性和依赖性基于深度神经网络(DNNs)提出了两种不同的多元长短期记忆网络(LSTM)光伏输出功率预测方法,充分考虑了空气温度、风速等影响因素之间的相关性特征.以光伏发电站运行数据为例,通过对光伏发电预测模型进行训练和测试,并与单变量LSTM和Stacked-LSTM模型的结果进行比较,研究结果表明,所提的Conv-LSTM可以在减少30.76％训练时间的基础上提升0.71％～1.33％的准确度,Conv-LSTM和 Multi-LSTM分别以高达93.12％和96.12％的准确度跟踪实际光伏发电.

    光伏发电预测卷积神经网络深度神经网络长短期记忆网络

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    基于网络CORS的架空电力线路弧垂远程检测设计与应用

    鄂盛龙王磊豆朋许海林...
    105-108页
    查看更多>>摘要：架空电力线路作为主要的输电线路,数据检测多受到野外环境、气象条件等因素的干扰.基于此,研究借助弧垂检测算法和倾角传感器计算档间弧垂,并以CORS系统实现对问题电力线路的定位检测.该系统能使电压补偿的偏移误差最小值达到-0.1,灵敏度系数补偿最大值趋近于0.1,整体性能较为稳定.且其数据定位精度变化值最大超过了 80％,与实际理论值的距离相对误差也在0.06％以下.基于CORS系统的架空电力线路设计能对问题线路和弧垂数据进行定位和动态监测,极大提高了电力监测的精度,降低了人工成本并减少了数据失真,能保证输电线路的安全作业.

    CORS架空电力线路弧垂远程检测

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    基于北斗授时数字技术的配电网行波故障隐患识别研究

    周晓琴金祝飞刘海林
    109-111,125页
    查看更多>>摘要：为了提升行波故障识别效果,降低误报率与虚警率,提出一种基于北斗授时数字技术的配电网行波故障隐患识别方法.采集行波故障信号,采用北斗授时数字技术将采集到的信号按照时间顺序进行记录和分析.通过带通滤波器消除其他频率干扰,突出故障信号的特征.针对行波故障信号数字滤波结果,使用递归神经网络构建故障隐患识别模型,运用该模型实现行波故障隐患识别.实验结果表明,所提方法的误报率与虚警率较低,且能够在噪声状态下获取信号时频特征,实现对多通道信号的准确识别,有利于提高配电系统的可靠性和稳定性.

    北斗授时数字技术配电网行波故障带通滤波器

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    考虑频率稳定性的光伏储能系统容量优化配置

    储国良邵竹星杜家伟孙文兵...
    112-115页
    查看更多>>摘要：随着光伏渗透率的增加,频率稳定性逐渐成为影响电网运行的主要问题,在此类电网中电池储能系统(BESS)有助于增强系统频率稳定性.然而,配置过多的BESS会造成投资成本过大,而配置不足无法保证频率稳定.鉴于此,提出一种考虑频率稳定性的BESS容量配置的优化方法,该方法建立考虑频率响应、发电功率和BESS参数约束的容量优化模型,并采用粒子群优化(PSO)算法在MATLAB仿真平台中执行优化.仿真以改进的IEEE 39节点系统为例,分别对不同的光伏渗透率情景下有无BESS配置的频率响应进行分析对比.结果表明,在各种光伏渗透场景下,BESS容量优化配置有效避免了重大停电事件期间低频减载功能的投入,显著增强了电网频率稳定性.

    光伏系统电池储能系统频率稳定性粒子群优化算法容量优化

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    基于视觉语义分割算法的电力信息化平台多媒体元素自动提取模型

    夏立典章超李晨周诗苇...
    116-119页
    查看更多>>摘要：在电力信息化平台中,提取所需多媒体元素时面临图像滤波去噪效果不佳、图像质量粗糙以及提取效果受偏态指标影响较大的问题,因此,提出一种基于视觉语义分割算法的电力信息化平台多媒体元素自动提取模型.该模型采用图像滤波去噪增强算法,通过脉冲检测多媒体图像极值找出多媒体图像噪声点,结合自适应中值滤波,完成电力信息化平台中多媒体图像滤波去噪处理;构建由全卷积分割网络和区域建议网络组成的视觉语义分割网络,将处理后的多媒体图像作为视觉语义分割网络输入,通过全卷积分割网络分割预处理后多媒体图像,提取多媒体元素,结合区域建议网络获取的包含类别标记信息的区域建议框,优化全卷积分割网络多媒体元素提取效果.实验结果表明:该模型预处理后的多媒体图像清晰度较高,可有效提取所需多媒体元素,且不同偏态程度下的多媒体元素提取时间在2.2 s至2.4 s之间,提取效率更高.

    语义分割信息化平台多媒体元素全卷积分割网络区域建议网络

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    基于Adaboost算法的医院建造成本预测系统构建

    何琪峰胡津铭王刚曲建睿...
    120-125页
    查看更多>>摘要：医院建造成本预测系统的建设,可以提高医院建造成本的准确预测能力,为医疗机构规划预算提供科学依据,有效管理资源,确保医疗基础设施的高效建设.为了解决目前研究中预测准确性不高的问题,提出一个基于Adaboost算法的医院建造成本预测系统建设方案.仿真实验结果表明,该算法在收集的实验数据集中的预测准确率综合指标AUC值为95％,比SVM、MLP、决策树、BP神经网络、PSO等多个基线模型的效果更好.该系统的上线将为医院基建和财务管理提供有力支持.

    Adaboost医院建造成本预测医院基建管理集成学习

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