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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

    基于深度强化学习网络的GIS超声波局部放电检测信号识别算法设计

    何亚文罗周维李奇艳王子浪...
    43-47页
    查看更多>>摘要：针对气体绝缘封闭开关(GIS)设备缺陷识别准确度偏低的现状,设计一种基于深度强化学习(DQN)的GIS超声波局部放电检测信号识别算法.该算法以GIS设备的超声波信号为输入数据,并采用局部均值分解(LMD)算法将信号分解为多个乘积分量,再将其作为DQN模型的输入进行学习及训练.同时,利用训练完毕的DQN模型实现对GIS设备局部放电故障的检测与识别.算例分析结果表明,相比于深度信念网络(DBN)和DQN算法,所提算法具有显著优势,平均识别准确度可达89.75％.在实际电网GIS设备的运行监测中还发现,电晕及悬浮放电的占比较大,应加强对二者的监测预防.

    深度强化学习网络局部放电超声波GIS

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    电能计量设备自动化检定系统测量精度分析及校准算法

    姚智聪彭龙赵炳辉张科...
    48-52页
    查看更多>>摘要：使用模糊神经网络算法对小负荷分布式双向电能计量用户的双电表差值计量算法进行改进设计.双电表数据分别形成多列神经网络,输出双电表的修正值,并对修正值进行加权累加为核心算法的解模糊计算,最终输出修真过后结果.经过仿真计算发现,改进差值算法较直接差值算法的误差控制能力提升10倍,且运行该算法的算力资源可以通过常规嵌入系统置入电表箱中.经过对现有用户2020年电费计量结果进行重新验算,对所有用户进行走访调查,发现用户对电费计量工作的主观评价提升17.4个百分点.因而电能计量设备自动化检定系统采用的改进措施可以适用于当前的双向供电计量需求,能够有针对性地核检及降低接触电阻的校准措施,具有一定的工程实现可行性.

    改进差值算法智能电表电能计量模糊神经网络误差控制

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    基于改进SDG的电力变压器套管发热故障检测方法

    吕刚邓军石玉秉罗宗源...
    53-56页
    查看更多>>摘要：为了解决电力变压器套管发热的问题,提出基于改进符号有向图(SDG)的电力变压器套管发热故障检测方法.根据SDG的定向特性变化规律,对各待检测节点赋予同一阈值,以有向符号表达其变量的变化情况;以定向的模型为基础,分为单故障和多故障检测,单故障通过模拟注入故障构建直观的故障树模型,多故障则是通过对同一节点给予不同隶属度的方式.由此对区域实现有效区分,再将各区域的故障对比率引入隶属度的函数公式,计算取值变化范围,实现多故障检测.仿真实验证明,该方法进行电力变压器套管发热故障检测的效果较好.

    电力变压器改进SDG定向特性阈值变量隶属度

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    基于改进灰色关联的电力企业人力资源需求预测方法

    于超高亮马鹏飞梁冬云...
    57-59,65页
    查看更多>>摘要：为了研究电力企业人力需求,采用灰色关联法分析企业人力资源需求因素.考虑传统灰色关联法在预测过程面临精度低等问题,引入粒子群优化的支持向量机构建智能化预测模型,将灰色关联法获取的主要因素作为输入,实现对企业人力需求的预测.在管理部门预测比较中,2019年6月该部门实际需求人数为8人,所提方法预测需求人数与实际一致,而另外2种方法预测存在误差,可见所提技术具有出色应用效果,能够为电力企业人才的管理与企业信息化检测提供技术参考.

    灰色关联法电力企业支持向量机粒子群算法需求预测

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    基于用电信息采集系统与SIM卡信息的审计数据高效协同处理技术

    袁桂林包万敏赵灿明葛玲...
    60-65页
    查看更多>>摘要：为了解决因运营商与通信公司造成的数据结算异常,以及SIM卡费用结算数据准确率低的问题,基于用电信息采集网络与SIM卡模型生成的分类数据,构建一种审计数据高效协同处理模型.同时建立常态沟通机制,进行跨平台的数据处理,以加强业务协同工作.实验表明,研究方法对各项协议的平均分类预测及检测准确率分别为96.25％、96.55％.应用研究模型后,2022年月均SIM卡的费用节省了 4.79万元.研究模型能够提高审计工作的质量和效率,并能有效解决SIM卡的结算费用浪费问题,可进行全面的推广和应用.

    用电信息采集系统SIM卡审计数据处理

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    基于深度强化学习的智能电网在线学习及自主优化控制演示系统

    韩吉安马海鑫余杰文侯剑...
    66-68,74页
    查看更多>>摘要：为了推广智能电网在人工智能背景下的建设经验和成果,提出一种基于深度强化学习的智能电网在线学习及自主优化控制演示系统.在高度动态复杂环境中,构建一个结合经验和实践的电网运行状态经验库;通过持续地与高度动态且复杂的环境进行耦合与互动,实现在时间正序下对电网运行状况的在线学习;实现高度动态复杂环境下电网运行最优协同控制.针对演示系统开展应用实践验证分析,结果表明,较长周期内电网运行态势预测准确率达93.57％,动态环境下电网运行最优协同控制有效率达92.81％,具备电网运行态势在线学习功能,可实现高度动态复杂应用场景下的电网运行方案最优控制.

    深度强化学习智能电网态势在线学习自主优化控制可视演示系统

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    基于XGBoost集成机器学习算法的供电台区停电敏感度仿真

    王柯成卢海明辜小琢黄朝凯...
    69-74页
    查看更多>>摘要：为了提升电力用户用电满意度,增加频繁停电检测命中率,研究基于XGBoost集成机器学习算法的供电台区停电敏感度仿真.将供电台区用户分为普通用户与重要用户,并判断是否为停电敏感度用户,采集不同类型用户历史数据,经数据预处理以及关联度分析后,将其作为输入,建立基于XGBoost集成机器学习算法的供电台区停电敏感度预测模型,通过XG-Boost算法,预测供电台区停电敏感度,集成贝叶斯机器学习算法进行参数调优,获取最优分类阈值,精准预测供电台区用户停电敏感度.实验结果表明,该方法能够准确划分停电敏感用户群,有效预测供电台区不同类型用户的停电敏感度,用户覆盖率与对敏感用户预测的命中率均可达到95％以上.

    XGBoost算法集成机器学习贝叶斯算法供电台区用户停电敏感度

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    基于改进灰狼算法优化和极限学习机的电网电力负荷预测

    李杰李蓝青曹帅戴上...
    75-77,82页
    查看更多>>摘要：研究短期电网电力负荷预测问题,提出一种基于改进灰狼算法(IGWO)和极限学习机负荷预测的方法.提出改进的灰狼算法,通过引入自变权重系数和精英扰动更新策略,以提高IGWO全局寻优能力.利用DBSCAN算法对电力负荷数据集进行聚类分析,最大限度降低数据差异性对预测精度影响.利用IGWO优化后的ELM模型(IGWO-ELM)对分类电力负荷数据集进行预测.仿真结果表明,与其他预测方法比较,所提分类IGWO-ELM预测精度更高.

    电力负荷预测灰狼算法DBSCAN极限学习机预测精度

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    基于ECharts和百度地图API的高考志愿信息展示与查询系统

    刘志豪朱正平刘超黄汉臣...
    78-82页
    查看更多>>摘要：目前,线上高考志愿填报网站多以文字为载体提供各类志愿信息,复杂性高、直观性低.另外,其尚未提供定位信息、空间属性、可视化分析等更利于用户阅览志愿信息的功能.又因线下高考志愿填报机构多以人工推荐的方式直接为用户提供志愿填报方案,用户对志愿填报的最低分数、最低位次等信息了解的少之又少.针对这些不足,设计一款基于ECharts和百度地图API的高考志愿信息展示与查询系统.系统利用百度地图API展示高校的空间属性,利用ECharts构建近几年高校各专业录取最低分、最低位次等信息的查询与可视化展示功能,提高了志愿信息的可视化程度,有利于提高高考考生志愿填报的质量.

    高考志愿可视化智能推荐ECharts百度地图API

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    基于WSN和超声波振动信号识别的GIS设备自动检测算法

    蒋志松张宝庆李晓龙戴凯...
    83-86页
    查看更多>>摘要：针对当前气体绝缘封闭开关(GIS)设备缺陷检测智能化水平较低的现状,提出一种基于无线传感网络(WSN)和超声波振动信号识别的GIS设备自动检测算法.该算法采用WSN进行超声波振动信号的采集与上送,通过人工鱼群算法(AF-SA)进行变分模态分解(VMD)算法的固有模态分量数量及惩罚因子等参数的优化.同时利用优化后的VMD算法进行超声波振动信号分解,并将分解得到的多个固有模态分量作为长短期记忆(LSTM)网络的输入,以分析挖掘超声波振动特征与GIS设备缺陷之间的内在关系,从而实现缺陷的自动检测识别.仿真算例结果表明,相比于VMD-LSTM和AFSA-VMD-BPNN算法,所提出的AFSA-VMD-LSTM算法具有更为理想的缺陷检测效果,且平均缺陷识别率可达93.5％,能够有效提升变电站运维的智能化水平.

    无线传感网络GIS人工鱼群算法设备缺陷检测模态分解

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