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“一体两翼双驱动”创新创业实践育人模式的探析与实践——以陕西科技大学电子信息与人工智能学院为例 被引量：5
1
作者 杨婧 《陕西教育（高教版）》 2023年第4期63-65,共3页
本文通过对当前高校大学生创新创业育人模式中存在问题的剖析,构建“一体两翼双驱动”创新创业实践育人模式,以陕西科技大学电子信息与人工智能学院为例,从优化资源载体、强化师资匹配、深化育人实效着力,通过企业-高校“一个共同体”... 本文通过对当前高校大学生创新创业育人模式中存在问题的剖析,构建“一体两翼双驱动”创新创业实践育人模式,以陕西科技大学电子信息与人工智能学院为例,从优化资源载体、强化师资匹配、深化育人实效着力,通过企业-高校“一个共同体”联动机制、产学研“点智两翼载体”互促机制、本硕贯通“双驱动”协同机制,充分发挥第二课堂的创新创业实践育人作用,探索大学生创新创业实践育人的新模式。 展开更多
关键词 创新创业 实践育人 模式
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工程教育专业认证背景下光电信息科学与工程专业课程体系重构探究--以陕西科技大学为例
2
作者 王进军 赵娟宁 任喜伟 《西部素质教育》 2024年第15期10-13,共4页
文章以陕西科技大学为例,首先说明了工程教育专业认证背景下光电信息科学与工程专业课程体系重构的原则,然后从企业需求分析、总体思路、具体方案三个方面对工程教育专业认证背景下光电信息科学与工程专业课程体系重构进行了探究。
关键词 光电信息科学与工程专业 课程体系 工程教育专业认证
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“金课”建设背景下“计算思维与人工智能基础”课程教学改革与实践 被引量：1
3
作者 付菊 《工业和信息化教育》 2024年第5期30-34,共5页
针对大学计算机基础课程教学面临的挑战,以大学第一门计算机课程“计算思维与人工智能基础”为例,按照“两性一度”标准,落实工程教育专业认证理念,从教学内容、教学模式、考核评价等3个方面进行课程改革。通过重构兼具广度与深度的教... 针对大学计算机基础课程教学面临的挑战,以大学第一门计算机课程“计算思维与人工智能基础”为例,按照“两性一度”标准,落实工程教育专业认证理念,从教学内容、教学模式、考核评价等3个方面进行课程改革。通过重构兼具广度与深度的教学内容,实施学生中心的混合教学模式,强化全程多元的过程化考核,促进计算思维落地。通过调查结果说明改革的成效和不足,并给出课程持续改进的建议。 展开更多
关键词 金课 OBE理念 计算思维 人工智能基础 过程化考核
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电子信息类专业综合实践课程改革与探索 被引量：3
4
作者 张攀峰 杨帆 +1 位作者 马令坤 李慧贞 《黑龙江科学》 2021年第13期23-25,共3页
针对电子信息类专业综合实践课程在新工科背景下的现状和问题,介绍了基于OBE理念的课程开发思路,阐述了课程内容开发、师资队伍和平台建设情况,建立了课程考核、评价与持续改进体系,成果在学生中实施后效果良好,具有较大的推广价值。
关键词 电子信息 专业综合实践 课程改革
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高校电子信息类专业《创新创业训练》课程开发和实践 被引量：3
5
作者 张攀峰 马令坤 李慧贞 《新西部》 2019年第35期38-40,共3页
本文针对电子信息类专业《创新创业训练》课程的现状和问题,介绍了该课程的开发思路,并对课程内容开发、师资队伍和平台建设以及建立课程考核、评价与持续改进体系等方面情况做了详细说明。最后,通报了课程实施取得的效果:学生参加学科... 本文针对电子信息类专业《创新创业训练》课程的现状和问题,介绍了该课程的开发思路,并对课程内容开发、师资队伍和平台建设以及建立课程考核、评价与持续改进体系等方面情况做了详细说明。最后,通报了课程实施取得的效果:学生参加学科竞赛、获奖人数稳步上升;学生就业率和就业质量明显提高;教师教学成果奖数量多;专业通过了国家工程教育认证。 展开更多
关键词 电子信息类专业 创新创业训练 课程开发 实践
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组态式智能家居人机交互系统的设计与实现
6
作者 杨萍 房可佳 《智能计算机与应用》 2025年第2期153-161,共9页
智能家居的人机交互系统影响用户体验,而传统的菜单式的交互页面存在着画面固定、操作不直观等问题,并且系统通用性较差,实时性也不高。针对上述问题,本文开发了一种基于云平台的组态式智能家居人机交互系统,设计了包括页面、数据和交... 智能家居的人机交互系统影响用户体验,而传统的菜单式的交互页面存在着画面固定、操作不直观等问题,并且系统通用性较差,实时性也不高。针对上述问题,本文开发了一种基于云平台的组态式智能家居人机交互系统,设计了包括页面、数据和交互控制组件在内的组件,以此为基础实现了图形化的界面构建。针对智能家居设备数据多源异构的特点,采用MongoDB和Redis相结合的存储方案进行分类存储,并以Redis+WebSocket的方式实现数据的实时推送。实验表明,系统功能正确,可实现智能场景搭建、设备交互,实时更新设备数据及统计能耗。 展开更多
关键词 智能家居 人机交互系统 云平台 组态式 实时推送
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基于MP-DDQN的智能交通信号灯控制算法
7
作者 王鼎盛 丁磊 《陕西科技大学学报》 北大核心 2025年第2期196-202,214,共8页
针对当前交通阻塞状况日益增加,传统的交通灯固定时长控制方法灵活性较差,无法根据环境自适应配时的问题,本文提出一种基于混合局部随机探索的Double DQN算法的智能交通信号灯控制方法MP-DDQN.本方法首先在Double DQN方法的基础上引入M... 针对当前交通阻塞状况日益增加,传统的交通灯固定时长控制方法灵活性较差,无法根据环境自适应配时的问题,本文提出一种基于混合局部随机探索的Double DQN算法的智能交通信号灯控制方法MP-DDQN.本方法首先在Double DQN方法的基础上引入MLCA注意力机制,增强交通信号灯控制模型对于不同情景和特征的学习能力,优化交通流量的效率.其次,结合偏好引导随机探索的方法,根据当前状态的特征,有针对性地选择探索动作,减少了随机探索的开销,高效的学习到最优的交通信号灯控制策略.实验结果表明,本文提出的方法在交通流量优化方面表现较好,1000车流量中车辆的平均排队长度为2.32辆,车辆平均行驶速度为3.97m/s,相比于主流的控制方法更加高效,可以为城市交通系统的优化与改进提供有力的支持. 展开更多
关键词 交通信号灯控制 混合局部通道注意力 偏好引导 强化学习
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基于语义信息的无监督单目深度估计
8
作者 李颀 李煜哲 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2024年第9期157-160,共4页
随着深度学习的发展,无监督单目深度估计成为计算机视觉的研究热点。由于深度图存在轮廓不清晰、深度估计不准确等问题,以编—解码器结构为基础,提出一种基于语义信息的无监督单目深度估计网络,为了获取更为清晰的轮廓信息,本文在编解... 随着深度学习的发展,无监督单目深度估计成为计算机视觉的研究热点。由于深度图存在轮廓不清晰、深度估计不准确等问题,以编—解码器结构为基础,提出一种基于语义信息的无监督单目深度估计网络,为了获取更为清晰的轮廓信息,本文在编解码器之间通过空洞空间卷积池化金字塔(ASPP)层进行语义信息的细化,提高生成的图像质量;该网络通过在编码器到解码器的跳层连接实现对多分辨率特征的提取,在编码器部分采用改进的高分辨率网络(HRNet)融合不同层的多分辨率特征,在解码前使用串联策略融合中间阶段的输出,提高深度估计的准确率。在KITTI数据集上的实验结果表明,本文方法的误差评价指标相较于目前的深度估计方法更低,在3个深度估计准确率评价指标上达到了89.4%,96.3%,98.1%,具有较好的准确性。 展开更多
关键词 深度估计 无监督学习 多分辨率特征 语义信息 编—解码结构
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基于U型多尺度Transformer网络的红外小目标检测算法
9
作者 段沛沛 张严 +1 位作者 雒明世 闫效莺 《西北工业大学学报》 北大核心 2025年第1期154-162,共9页
针对红外小目标特征难以提取、易被噪声干扰及复杂背景淹没等问题,提出了一种基于U型多尺度Transformer网络的检测算法。该算法在U型多尺度网络架构下,借助卷积操作提取、强化小目标局部显著性特征,同时又基于Transformer机制对图像全... 针对红外小目标特征难以提取、易被噪声干扰及复杂背景淹没等问题,提出了一种基于U型多尺度Transformer网络的检测算法。该算法在U型多尺度网络架构下,借助卷积操作提取、强化小目标局部显著性特征,同时又基于Transformer机制对图像全局特征进行建模,以获取红外图像背景信息;通过对所生成目标置信图与特征图的自注意力运算,完成了对图像浅层和深层特征的融合,实现了对像素级红外小目标的分割及检测。实验证明,在红外序列图像弱小飞机目标检测跟踪数据集中,即使针对背景复杂且含噪的图像进行检测,所提算法性能仍然优于对比算法,呈现了良好的鲁棒性及稳定、准确的检测效果。在算法阈值选用使FM平均值最大的情况下,其检测率为0.9972,虚警率为2.82×10^(-7),精确率为0.9127,而召回率则为0.921。 展开更多
关键词 红外小目标检测 图像分割 深度学习 自注意力机制
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避障声呐接收端分段频域匹配滤波算法的实现
10
作者 刘鑫 郑恩让 +2 位作者 郭拓 刘建国 毕杨 《现代电子技术》 北大核心 2025年第7期132-138,共7页
避障声呐是一种主动声呐,一般情况下需要通过匹配滤波算法对回波信号进行处理以实现测距。但是,在硬件计算能力有限的情况下,常规匹配滤波算法要求时域数据点数较多,计算耗时大,且匹配滤波结果数据传输量大。为了解决这一问题,在接收端... 避障声呐是一种主动声呐,一般情况下需要通过匹配滤波算法对回波信号进行处理以实现测距。但是,在硬件计算能力有限的情况下,常规匹配滤波算法要求时域数据点数较多,计算耗时大,且匹配滤波结果数据传输量大。为了解决这一问题,在接收端硬件系统采用正交解调加滤波的方法,可将回波的频谱向低频段搬移,从而降低了采样频率;在接收端软件部分采用分段频域匹配滤波算法,该方法对传统算法的整体结构进行了优化,主要由回波时域信号的划分、频域匹配滤波与信号的抽取重组三个部分组成。在Matlab仿真实验中,对比了传统频域匹配滤波算法和提出的分段频域匹配滤波算法所消耗的时间与内存使用情况,所提算法在采样点数较多的情况下具有明显优势。实验室水槽实验表明,所提算法可以有效地降低计算量,具有较高的实用价值和理论参考意义。 展开更多
关键词 避障声呐 分段频域匹配滤波 正交解调 信号抽取重组 回波信号划分 模糊函数
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基于马尔可夫链的COVID-19流行病患病区域变化趋势预测
11
作者 王鑫 王令戈 师鹏柔 《陕西科技大学学报》 北大核心 2025年第1期211-218,共8页
在COVID-19疫情环境下,为精准预测不同症状状态的人群人数和区域级别的发展趋势,以SIR传染病模型为基础,基于马尔可夫链预测时空相关的特性,设计了感染人群状态与管控措施相关的K-SIRD传染病预测模型.根据COVID-19疫情人群之间传染性的... 在COVID-19疫情环境下,为精准预测不同症状状态的人群人数和区域级别的发展趋势,以SIR传染病模型为基础,基于马尔可夫链预测时空相关的特性,设计了感染人群状态与管控措施相关的K-SIRD传染病预测模型.根据COVID-19疫情人群之间传染性的特征及受距离影响造成有效传染数R e的变化而导致不同的症状状态改变的转移规律,实时精准预测了不同状态的人员人数变化,并根据同一区域人群症状状态分布情况不同,针对不同级别的区域采用不同等级的管控措施. 展开更多
关键词 K-SIRD模型 COVID-19 马尔可夫链 有效繁殖数
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基于多分支增强和融合注意力机制的水下图像增强算法
12
作者 姚斌 韩典芝 +1 位作者 徐轩 李婉 《陕西科技大学学报》 北大核心 2025年第1期193-202,共10页
由于水对光的折射和吸收,水下图像通常会出现严重的退化,如色偏、模糊、能见度低等.为了提高水下图像的可视性,提出了一种基于多分支增强和融合注意力机制的水下图像增强网络MBFA-GAN.首先,通过分析水下图像的色彩退化和模糊因素,设计... 由于水对光的折射和吸收,水下图像通常会出现严重的退化,如色偏、模糊、能见度低等.为了提高水下图像的可视性,提出了一种基于多分支增强和融合注意力机制的水下图像增强网络MBFA-GAN.首先,通过分析水下图像的色彩退化和模糊因素,设计了青品色温修复模块和模糊恢复模块对水下图像进行色彩矫正和模糊恢复.然后,基于对多个分支特征的互补性考虑,采用循环合并策略将多个分支增强的特征利用自适应融合模块进行融合,逐步增强图像细节.最后,设计了融合注意力模块,用于深度挖掘图像在通道维度和像素维度的相关性矩阵,以提高增强图像的真实性.实验结果表明,与现有算法相比,提出的水下图像增强算法去模糊效果较好且颜色更真实,可以有效改善水下图像色偏和模糊的问题. 展开更多
关键词 水下图像增强 多分支增强 融合注意力 生成对抗网络
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基于CNN和Transformer交叉教学的半监督医学图像分割
13
作者 杨云 胡雯青 +1 位作者 杨虹 吴亚男 《陕西科技大学学报》 北大核心 2025年第1期185-192,共8页
由于医学图像分割领域缺乏高质量的标注数据,半监督学习方法在医学图像语义分割任务中受到高度重视.为了充分利用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和Transformer在半监督学习中的优势,本文提出一种基于CNN与Transformer... 由于医学图像分割领域缺乏高质量的标注数据,半监督学习方法在医学图像语义分割任务中受到高度重视.为了充分利用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和Transformer在半监督学习中的优势,本文提出一种基于CNN与Transformer交叉教学的半监督医学图像分割方法.该方法将经典的深度协同训练从一致性正则化简化为交叉教学,利用循环伪标签方案使两个网络的预测差异转换为无监督损失,以鼓励两个网络具有一致的低熵预测.所提方法在ISIC 2018数据集上进行实验,在采用20%的标注比例时,Dice系数和Jaccard系数分别达到87.25%和79.17%,相比于监督U-Net++的训练结果分别提升了2.89%和3.53%,并且优于目前主流的半监督学习方法,验证了所提方法在半监督医学图像分割上的有效性和泛化性. 展开更多
关键词 半监督学习 图像语义分割 交叉教学 循环伪标签
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异质环境下原型联邦学习模型距离校正与聚合算法
14
作者 王鑫 丁雪爽 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第7期176-187,共12页
针对联邦学习中因客户端数据集非独立同分布及设备算力参差不齐所导致的模型偏差大、收敛不稳定及泛化性差等问题,提出了一种基于原型联邦学习模型距离校正与聚合算法(FedMPD)。FedMPD在客户端本地构建嵌入网络提取异质数据特征,并通过... 针对联邦学习中因客户端数据集非独立同分布及设备算力参差不齐所导致的模型偏差大、收敛不稳定及泛化性差等问题,提出了一种基于原型联邦学习模型距离校正与聚合算法(FedMPD)。FedMPD在客户端本地构建嵌入网络提取异质数据特征,并通过设置局部与全局原型的修正项来校正客户端模型。此外,算法引入了原型距离约束条件,允许客户端根据局部原型与全局原型的距离阈值自适应调整训练周期,以缓解设备异质性的影响。在模型聚合阶段,FedMPD采用了一种加权聚合策略,该策略综合考虑客户端的数据量和局部原型质量,以更准确地量化不同客户端对全局模型的贡献度。实验结果表明,FedMPD在模型收敛稳定性、测试损失降低以及测试精度提升等方面均显著优于传统联邦学习算法,为异质环境下联邦学习提供了一种稳定、高效且逻辑严谨的方法。 展开更多
关键词 联邦学习 原型学习 对比损失 度量学习 异质性数据处理
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改进DeepLabv3+的道路表面裂缝检测方法
15
作者 杨萍 张汐 《计算机工程》 北大核心 2025年第4期261-270,共10页
有效的道路表面裂缝检测是维护道路安全、延长道路寿命的关键。针对传统道路表面裂缝检测方法存在的难以识别细小裂缝、分割断裂以及分割精度低等问题,提出了一种改进DeepLabv3+的道路表面裂缝检测方法,旨在降低模型参数量的同时提高裂... 有效的道路表面裂缝检测是维护道路安全、延长道路寿命的关键。针对传统道路表面裂缝检测方法存在的难以识别细小裂缝、分割断裂以及分割精度低等问题,提出了一种改进DeepLabv3+的道路表面裂缝检测方法,旨在降低模型参数量的同时提高裂缝检测的准确性。首先,使用优化后的MobileNetv2网络替换基础DeepLabv3+模型的主干网络,以降低模型的参数量和复杂度,提高运行速度;其次,将条形池化模块(SPM)融入空洞空间金字塔池化(ASPP)模块,使得网络能够捕获到更多的裂缝上下文信息,保留裂缝细小部分的特征;最后,引入卷积块注意力模块(CBAM),使网络更加关注图像中对裂缝检测起决定作用的像素区域,增强裂缝图像的特征表达能力。实验结果显示,改进DeepLabv3+模型的平均像素准确率(MPA)为87.85%,平均交并比(MIoU)为80.53%,准确率为97.51%,精确率为88.65%,F1值为88.24%,相比于基础DeepLabv3+模型分别提高了1.77%、2.03%、0.30%、2.25%和1.51%,且高于U-Net、HR-Net和PSP-Net模型。此外,改进DeepLabv3+模型的参数量为6.382×10~6,是基础DeepLabv3+模型的88.3%,实时性更好,更适用于道路表面裂缝检测任务。 展开更多
关键词 裂缝检测 语义分割 卷积神经网络 条形池化模块 注意力机制
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基于改进YOLOv5s网络的光伏组件缺陷检测方法
16
作者 任喜伟 余杰 +3 位作者 韩欣 李兆允 杨梦璐 何立风 《太阳能学报》 北大核心 2025年第3期428-434,共7页
鉴于光伏组件排列密集,缺陷目标较小,难以检测维护,直接影响光伏组件发电效率,提出一种改进YOLOv5s网络的光伏组件缺陷检测方法。首先,针对光伏组件红外图像中缺陷尺寸特性,使用K-均值++算法对缺陷目标重新聚类,确定合适的锚框大小,使... 鉴于光伏组件排列密集,缺陷目标较小,难以检测维护,直接影响光伏组件发电效率,提出一种改进YOLOv5s网络的光伏组件缺陷检测方法。首先,针对光伏组件红外图像中缺陷尺寸特性,使用K-均值++算法对缺陷目标重新聚类,确定合适的锚框大小,使其聚类锚框更符合小目标特征;然后,使用简化BiFPN融合更多的特征,在融合之前添加一个多通路残差连接模块,提高对小目标光伏缺陷的敏感度;其次,将YOLOv5s骨干网络进行融合,简化网络结构,减少下采样次数,提高图像分辨率以及丰富小目标特征信息;之后,将S_(IoU)损失函数引入到YOLOv5s架构中,提高网络性能,让网络部署到小型、轻量化设备;最后,将改进的YOLOv5s网络在自建的光伏组件红外图像缺陷数据集进行测试。实验结果表明,改进的YOLOv5s网络光伏组件缺陷检测方法优于对比方法,相比于原始网络,改进网络的m_(AP@0.5)提高1.7%,每秒帧率达到46.3,完全满足光伏组件缺陷检测过程中的实际需求。 展开更多
关键词 缺陷检测 YOLOv5s 损失函数 小目标增强 光伏组件 红外图像
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W/O型原油乳状液液滴粒径检测算法及应用
17
作者 任喜伟 王瑞虎 +2 位作者 李兆允 杨虹 何立风 《西安石油大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期137-142,共6页
观测原油乳状液液滴粒径大小及分布是分析乳状液稳定性的前提条件,对掌握乳状液微观特性、指导溶液乳化和破乳过程非常重要。首先,设计了基于连通域标记的乳状液液滴粒径检测算法,对W/O型原油乳状液显微图像分别采取中值滤波、Otsu二值... 观测原油乳状液液滴粒径大小及分布是分析乳状液稳定性的前提条件,对掌握乳状液微观特性、指导溶液乳化和破乳过程非常重要。首先,设计了基于连通域标记的乳状液液滴粒径检测算法,对W/O型原油乳状液显微图像分别采取中值滤波、Otsu二值化、连通域标记、粒径计算、液滴统计等处理方法,获得乳状液液滴数量、液滴面积、液滴粒径和液滴分布;其次,开发了基于3层结构的乳状液液滴粒径检测系统,顶层界面导入乳状液显微图像,中间业务层采用乳状液液滴粒径检测算法,计算液滴粒径大小、统计液滴分布,底层数据库保存检测结果。系统应用结果表明:乳状液液滴粒径检测系统运行简单便捷,具备可行性、高效性和扩展性,能满足乳状液液滴粒径检测实际需要。 展开更多
关键词 原油乳状液 粒径检测 连通域标记 图像处理 检测系统
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基于FPGA的PCB缺陷检测系统设计与实现
18
作者 任喜伟 刘嘉玥 +1 位作者 余杰 孙悦 《仪表技术与传感器》 北大核心 2025年第3期58-64,71,共8页
为应对传统印刷电路板(PCB)缺陷检测方法存在的检测速度慢、准确率低等问题,设计了基于FPGA的PCB缺陷检测系统。系统采用CMOS OV5640传感器采集PCB图像数据,并对采集的图像进行灰度化、滤波及边缘检测等图像预处理。提出了改进的灰度拉... 为应对传统印刷电路板(PCB)缺陷检测方法存在的检测速度慢、准确率低等问题,设计了基于FPGA的PCB缺陷检测系统。系统采用CMOS OV5640传感器采集PCB图像数据,并对采集的图像进行灰度化、滤波及边缘检测等图像预处理。提出了改进的灰度拉伸算法,通过整体线性拉伸灰度值,图像对比度显著增强;提出了改进的边缘检测算法,扩展传统Sobel边缘检测2算子至8算子边缘检测,提高图像边缘信息的清晰度,增强图像分析与识别的准确性。系统将预处理后的PCB图像和标准模板图像存储在SDRAM中,采用背景差分比算法进行缺陷检测,并选用EP4CE10F17C8N芯片实现系统各模块的FPGA设计。实验结果表明:改进的检测系统在检测精度方面较其他方法显著提升,且相比于PCB缺陷检测软件,FPGA硬件处理速度明显提高。 展开更多
关键词 图像处理 FPGA 背景差分算法 缺陷检测
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引入多级特征与通道注意力复杂场景文本检测算法
19
作者 贾小云 翁佳顺 刘颜荦 《制造业自动化》 2025年第3期127-133,共7页
针对在多样化环境下进行文本识别时遇到的诸如文本倾斜和大小不一致等挑战,提出了一种融合注意力机制和特征整合的高效文本识别算法。首先,通过在深度卷积神经网络的特征提取阶段加入注意力机制,促进了不同层次之间的信息互动,从而减少... 针对在多样化环境下进行文本识别时遇到的诸如文本倾斜和大小不一致等挑战,提出了一种融合注意力机制和特征整合的高效文本识别算法。首先,通过在深度卷积神经网络的特征提取阶段加入注意力机制,促进了不同层次之间的信息互动,从而减少因文本位置多样性导致的漏检情况。其次,使用空洞卷积,这种卷积具有可变感受野的特性,有助于捕捉文本区域的细节信息,并且可以在不同尺度下适应文本的变化。最后,研究通过一个特征金字塔增强机制将不同尺寸、通道和深度的特征高效地结合,并集成为最终用于分割的特征。这不仅提升了文本检测的准确性,还减少了模型的复杂性。研究结果显示,在ICDAR 2015数据集上,此改进算法的检测准确率达到88.1%,这相比当前领先的DBNet算法有所提高。此外,该算法在针对制造业场景的MPSC数据集上的检测准确率达到了90.3%,充分展示了其在处理特定领域问题时的高效性。 展开更多
关键词 文本检测 复杂场景 多级特征 通道注意力
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基于数字孪生和深度学习的风力与光伏发电预测方法研究
20
作者 齐勇 门泽木 +1 位作者 解思源 成润泽 《软件工程》 2025年第3期57-63,共7页
近年来,随着可再生能源发电逐步替代化石能源成为主流的发电方式,其发电过程中的不稳定性为电力运营带来了诸多挑战。为了应对挑战,文章结合使用了数字孪生技术和深度学习模型,提出了一种新的可再生能源功率预测方法。通过构建基于数字... 近年来,随着可再生能源发电逐步替代化石能源成为主流的发电方式,其发电过程中的不稳定性为电力运营带来了诸多挑战。为了应对挑战,文章结合使用了数字孪生技术和深度学习模型,提出了一种新的可再生能源功率预测方法。通过构建基于数字孪生的监控平台,实现了对可再生能源发电系统的实时监控,并构建了深度学习模型ELNet(ElectricNet)预测未来特定时间段的发电量。同时,采用网格搜索法自动优化超参数,有效地减少了人工调参的时间成本。通过4组数据集的测试验证,本研究所提出的模型在均方误差(MSE)评估标准下,相较于其他模型的性能平均提升了25.246百分点,能够更精准地预测发电量,有效降低损失。 展开更多
关键词 可再生能源发电预测 深度学习 数字孪生技术
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