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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

    基于卷积神经网络的智能变电站改扩建工程母线保护SCD文件智能校核技术

    曹海欧崔玉宋亮亮杜云龙...
    87-91页
    查看更多>>摘要：为了降低智能变电站改扩建工程实施过程中母线保护变电站配置描述(SCD)文件修改的错误率,提出一种基于卷积神经网络的智能变电站改扩建工程母线保护SCD文件智能校核技术.对母线保护与不同类型间隔设备的虚端子交互进行分析.介绍基于卷积神经网络的SCD文件智能校核技术实现过程,并给出不同类型间隔不同施工方式情况下训练得到的9类神经网络结构参数.以主变扩建SCD校核神经网络为例,对训练得到的网络参数进行分析,验证该方法给出的神经网络结构参数及学习参数的优越性及合理性.

    智能变电站改扩建工程变电站配置描述文件卷积神经网络智能校核

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    基于多态数据融合的断路器远程故障诊断智能模型

    曹晖岳滨耿泽飞刘诚...
    92-95,103页
    查看更多>>摘要：断路器是电力系统的重要组成部分,断路器故障会直接降低电力系统运行的稳定性.为了给断路器的检修提供有价值的参考,提出基于多态数据融合的断路器远程故障诊断智能模型.根据不同故障类型下断路器的运行特征,设置故障诊断标准.充分考虑断路器的组成结构和工作原理,利用传感器设备远程采集断路器的实时运行数据.利用多态数据融合技术处理初始采集数据,从振动、电流和电压3个方面提取数据特征.通过特征匹配,得出断路器的智能故障诊断结果.通过与传统模型的对比发现,优化设计模型的故障诊断正确率提高了 4.1％,且时效性得到明显提升.

    多态数据融合断路器设备故障远程故障诊断智能诊断

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    基于降序组织算法和递归模型算法的用户窃电检测模型

    靳子剑张锐峰周佳明翟书林...
    96-103页
    查看更多>>摘要：为了进一步提升窃电用户所在相线和线路节点的检测准确性,提出基于降序组织算法和递归模型算法的用户窃电检测新模型.该模型通过公共警报和电流差值的组合确认是否存在窃电事件.通过智能电表的旁路检测功能检测窃电事件发生的相线和中性线.基于"电路中窃电检测"报警信息和电表的"分流检测"供能,检测窃电事件用户所在的线路节点.为验证所构建模型的有效性,将所构建模型用于检测一个4节点配电系统实例中的窃电事件.实例分析结果表明,所构建的模型能够准确检测存在窃电事件的相线以及具体的配电线路节点.

    窃电检测窃电相线窃电节点降序组织算法递归模型算法

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    基于多级身份验证的电力云系统安全访问控制方法

    刘俊荣付鋆班秋成
    104-107页
    查看更多>>摘要：常规方法验证用户多级身份时,仅将规则型可信度作为验证依据,导致验证轮数较多,用户访问控制决策时间较长,因此提出基于多级身份验证的电力云系统安全访问控制方法.采集电力云系统访问用户身份合法证据,计算规则型可信度,根据用户状态预测值更新量,计算访问序列可信度.将2种可信度作为验证依据,得到用户多级身份可信度,一次性筛选可信用户,构建安全访问控制模型,管理访问控制策略,判定合法用户访问请求,当访问请求符合策略规则时予以授权,否则不允许授权.选择电力云平台作为测试对象,判定用户的可访问资源,分配读权限、写权限和审计权限,实验结果表明,设计方法面对多条访问控制策略、大量用户访问情况下,都缩短了用户访问控制决策时间.

    多级身份验证电力云系统访问请求访问控制策略可信度授权决策

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    基于改进LSTM的风力发电数据预测算法

    于玉宗汲倩倩刘玉鹏
    108-111页
    查看更多>>摘要：现阶段长短期记忆(LSTM)神经网络在对风力发电数据进行预测时,仍存在过拟合、超参数选择范围偏大、时间成本较高、精度提升困难等问题.对此,提出一种基于麻雀搜索算法(SSA)和注意力机制(AM)的优化LSTM风电功率预测算法,构建SSA-SZLSTM-AM预测模型.该模型在利用超驱动区域失活(SZ)正则化改进LSTM结构的基础上,采用SSA解决LSTM因超参数选择随机性过大而导致预测精度难以提升的问题.同时,通过AM在LSTM预测时筛选出重要特征,进一步提高对风电功率的预测精度,且使用风电场相关数据对所提算法的可行性进行验证.结果表明,相较于6种比较算法,所提算法的均方根误差与平均绝对误差分别降低了约17.93个百分点和5.34个百分点,而决定系数(R2)至少增加了 2.14个百分点,有效提升了风电功率的预测精度.

    风电功率预测麻雀搜索算法注意力机制长短期记忆神经网络

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    基于RVM联合SVR的低压开关电寿命预测方法

    王伟光许杰王坤
    112-115,123页
    查看更多>>摘要：继电器等低压开关的电寿命是其可靠性的重要指标,对电寿命进行准确预测对于整个电网系统的安全稳定运行至关重要.传统基于反向传播(BP)神经网络的电寿命预测方法精度低且泛化能力弱,限制了其在实际生活中的推广应用.针对该问题,提出一种基于相关向量机(RVM)联合支持向量回归(SVR)的组合模型实现继电器电寿命的高精度预测.分析接触电阻、线圈电感、吸合时间等10维特征参数与继电器电寿命之间的关系,建立RVM模型对10维特征参数进行特征选择,自动获得与电寿命相关性最高的3维特征参数构成最优特征集合,并将其作为SVR模型的输入从而建立电寿命预测模型,实现对继电器电寿命的高精度预测.针对SVR模型参数选择难题,提出改进的水循环优化算法(IWCA)对其全局寻优,提升预测性能.试验结果表明,相对于BP神经网络预测模型和单一 SVR预测模型,所提组合模型预测精度分别提升11.5％和6.3％,实时性分别提升0.64 s和0.32 s,并且在小样本条件下表现出了更强的泛化能力,具有较好的应用前景.

    低压开关继电器电寿命预测反向传播神经网络相关向量机支持向量回归

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    基于改进交叉熵算法的同城物流交叉转运路径分组规划

    闫应召
    116-119页
    查看更多>>摘要：为了达到最优的同城物流配送路径和组合方式,针对当前算法中目标函数与约束条件冗余,最短配送距离容易陷入局部最优解的问题,设计基于改进交叉熵算法的同城物流交叉转运路径分组规划方法.构建道路拥堵状态函数,实时监测和更新状态函数,描述道路网络中各个路径的拥堵程度.以最短配送距离为目标,引入交叉熵算法,考虑转运路径变换问题,根据当前精英解集中的最优解调整概率密度函数参数,应用粒子群算法改进交叉熵算法,获取与实时更新最优配送路径.实验结果表明,所提方法的同城物流交叉转运路径分组规划转运次数少,出发次数、转弯次数和路径总长度值均较低,整体应用效果较好.

    同城物流交叉转运改进交叉熵算法目标函数最短配送距离路径规划

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    基于启发式算法的冷链物流配送路径线形布局

    钱宇
    120-123页
    查看更多>>摘要：随着消费者对生鲜产品需求的增长,冷链物流行业迅速发展,同时面临提升配送效率和减少环境污染的双重挑战.为此提出一个多目标路径规划模型,旨在使运输成本和碳排放最小化,客户满意度最大化.该模型基于一系列关键假设,考虑固定成本、运输成本、货物损坏成本、顾客满意度等因素.提出一种结合人工蜂群算法和Q-learning技术的QABC算法,以提高路径规划的效率和准确性.通过与多目标粒子群优化(MOPSO)算法的对比,QABC算法在节约成本、减少碳排放和提升客户满意度方面展示了显著优势.实验结果表明,所提模型为冷链物流配送提供了新的决策支持工具,推动了行业的绿色可持续发展.

    冷链物流交通运输路径规划多目标优化人工蜂群算法

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    一类严格反馈非线性系统的快速鲁棒控制

    刘芳璇谢程程
    124-126,131页
    查看更多>>摘要：针对一类具有外部扰动的高阶严格反馈非线性系统,提出一种新型反正切扩张状态观测器并证明其观测误差有界.结合Lyapunov稳定性理论,设计一种鲁棒控制器,并证明了系统跟踪误差有界.文章给出一个仿真例子检验了所提方法的有效性.

    严格反馈非线性系统反正切状态观测器鲁棒控制

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    基于CNN-LSTM的电力消耗预测与异常检测方法

    张艳丽
    127-131页
    查看更多>>摘要：电力系统的智能化和信息化发展使得准确预测电力消耗量和及时发现异常用电行为成为可能.目前,大量研究致力于提高用电量预测的精确度,但鲜有工作同时关注异常检测问题.基于此,提出一种基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络的深度学习方法CNN-LSTM.该方法将一维CNN与LSTM模型相结合,采用滑动窗口的方式对时间序列电力数据进行建模,并使用ESP32集成电源传感器采集的户用电力数据进行训练.研究结果显示,与单独使用LSTM模型相比,CNN-LSTM模型的均方误差降低了 29％.研究提供了一种新的深度学习方法,可用于提高电力消耗预测和电网异常检测的性能.

    异常检测CNNLSTM电力功耗预测预测性分析

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