近日，2023年大学生创新创业训练项目在全国范围内如火如荼地展开。在本次训练项目中，山东科技大学计算机科学与工程学院的学子积极参与并取得了优异成绩。他们展现出青年学子特有的技术本领和创新思维，为学院、学校赢得荣誉。

其中，“智电之光”团队在计算机科学与工程学院脱颖而出，被评为2023年国家级大学生创新创业训练计划项目。迄今为止，团队累计获得国家级竞赛奖励12项、省部级奖励21项、市级和校级奖励12项，以学生为第一作者授权或受理国家发明专利3项，实用新型专利3项，软件著作权4项。项目立足万物互联计算，运用人工智能、软硬件、大数据、物联网等技术，实现了产学研导向的光伏集群联产和时序控电系统。这背后的成果离不开团队夜以继日的努力，以及山东科技大学计算机科学与工程学院的大力支持。据负责人介绍，团队立足于2个国家级项目，提出了一种基于光热电三相协同的系统，能最大程度地利用太阳能，通过主流技术实现电力识别、监测和预测，避免能量浪费及安全隐患。该系统相比传统能源更能提高电能获取效率，实现了电能的智能化监控和保护。

图1 “智电之光”团队项目技术架构图(万思昊 提供)

伴随“智电之光”项目成长的不仅是各类奖励成果，还有艰辛的过程。据负责人回忆，最深刻的一次经历是团队在时间序列预测算法上的尝试。准确的电力预测对于产电和用电需求至关重要。近年来，随着机器学习和深度学习技术发展，时间序列预测常依赖RNN或CNN等神经网络算法。然而，如何更有效地利用数据集特征来训练神经网络，提高预测效果，始终是个难题。团队首先采用了含弱化缓冲算子的灰色预测算法和模拟退火算法启发式地对参数寻优，但这种算法设计精度低、时间复杂度高、可解释性差。多次尝试失败后，在学院的支持下，学生们开始转变思路。发现当前使用的傅里叶级数序列与灰色预测模型不兼容，而滑动时间窗算法能避免数据形状干扰。最终，结合聚类算法等方法，成功降低了时间序列预测的误差，同时保证了算法成本。

图2 “智电之光”的时间序列预测算法设计概要(万思昊 提供)

“智电之光”项目组，只是山东科技大学计算机科学与工程学院在科技创新、创新创业领域的一个缩影。近年来，学院重视学生科技创新和创新创业相关活动，为学生提供技术和资金等方面的支持，致力于为学生提供卓越的学习和实践环境。学院面向国家及区域社会经济发展需求，在计算机科学、软件工程等领域培养了一批又一批具有高素质、厚基础、强技能的应用创新型人才。

“大学生创新创业训练计划”是教育主管部门面向本科生立项的项目，也是“高等学校本科教学质量与教学改革工程”重点建设项目之一。其目的是通过创新创业教育改革，促进人才培养观念转变，提升大学生创新创业素质和能力，为创建创新型国家储备人才。该计划以“国家级—省级—校级”三层次的训练体系和配套运行机制及管理模式，建立了创业孵化基地，通过项目驱动和开放实验室等形式，提升了大学生创新创业素养和能力，取得了卓越成效。同时，该计划还建立了一个展示、交流和提升的平台，旨在帮助学生全面提升创新创业领域的能力。学院高度重视学生的创新创业工作，注重培养他们的创造性思维和创新精神。（万思昊）

责任编辑： 李振兴    

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