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Very Short-Term Forecasting of Distributed PV Power Using GSTANN

CSEE Journal of Power and Energy Systems 2024年第4期10卷 1491-1501页

作者： Tiechui Yao Jue Wang Yangang Wang Pei Zhang Haizhou Cao xuebin chi Min Shi Computer Network Information Center of the chinese Academy of Sciences Beijing 100190China University of chinese Academy of Sciences Beijing 100190China School of Electrical Engineering Beijing Jiaotong UniversityBeijing 100044China State Grid Hebei Electric Power Co. Ltd.Shijiazhuang 050000China

Photovoltaic(PV)power forecasting is essential for secure operation of a power *** prediction of PV power can improve new energy consumption capacity,help power system planning,promote development of smart grids,and ultimately support construction of smart energy ***,different from centralized PV power forecasts,three critical challenges are encountered in distributed PV power forecasting:1)lack of on-site meteorological observation,2)leveraging extraneous data to enhance forecasting performance,3)spatial-temporal modelling methods of meteorological information around the distributed PV *** address these issues,we propose a Graph Spatial-Temporal Attention Neural Network(GSTANN)to predict the very short-term power of distributed ***,we use satellite remote sensing data covering a specific geographical area to supplement meteorological information for all PV ***,we apply the graph convolution block to model the non-Euclidean local and global spatial dependence and design an attention mechanism to simultaneously derive temporal and spatial ***,we propose a data fusion module to solve the time misalignment between satellite remote sensing data and surrounding measured on-site data and design a power approximation block to map the conversion from solar irradiance to PV *** conducted with real-world case study datasets demonstrate that the prediction performance of GSTANN outperforms five state-of-the-art baselines.

关键词： Distributed photovoltaic power forecasting graph convolutional networks satellite images spatial-temporal attention

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异构系统并行计算软件性能测评分析与实证研究

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数据与计算发展前沿 2024年第3期6卷 116-126页

作者：顾蓓蓓邱霁岩迟学斌中国科学院计算机网络信息中心北京100083 中国科学院大学北京101408

【目的】“并行计算软件性能测评”一直是超算领域重要的研究方向。在异构系统上对计算软件实际性能进行真实测评和分析,可以有效促进对异构系统计算软件生态的良性发展。【方法】本文首先通过调研文献对国内外并行计算软件性能测评方... 详细信息

【目的】“并行计算软件性能测评”一直是超算领域重要的研究方向。在异构系统上对计算软件实际性能进行真实测评和分析,可以有效促进对异构系统计算软件生态的良性发展。【方法】本文首先通过调研文献对国内外并行计算软件性能测评方法进行研究分析,归纳总结出业界对并行计算软件性能测评的研究划分的3个重要阶段;通过并行计算矩阵乘积Cannon算法对软件的真实性能进行实证分析,并对运行时间和效率等重要指标进行多维度的实验分析。【结果】在同一节点下,不是使用越多的加速卡越能降低该并行程序的运行时间;不同规模矩阵在不使用加速卡和使用单个加速卡两种情况下,程序的并行效率均没有因为节点的增多而发生明显的变化。【结论】在异构系统计算软件中只关注并行效率不能如实反映该软件性能的真实水平。除节点间并行效率因素外,节点内部加速也成为反映并行计算软件真实水平的一项重要测评指标。

关键词：异构系统并行软件性能测评并行效率

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面向高性能计算环境的多维自适应授权访问策略

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高技术通讯 2024年第4期34卷 331-341页

作者：和荣王小宁肖海力卢莎莎赵一宁迟学斌中国科学院计算机网络信息中心北京100083 中国科学院大学北京100049

高性能计算能力是国家综合实力和创新能力的重要体现,是支撑我国科技持续发展的关键技术之一。随着高性能计算的发展,越来越多领域的科研人员开始关注并使用高性能计算环境。高性能计算环境目前面临资源有限、用户数目增多等挑战。为保... 详细信息

高性能计算能力是国家综合实力和创新能力的重要体现,是支撑我国科技持续发展的关键技术之一。随着高性能计算的发展,越来越多领域的科研人员开始关注并使用高性能计算环境。高性能计算环境目前面临资源有限、用户数目增多等挑战。为保证环境的安全性、提高环境资源的利用率,需设置一定的授权访问策略来约束用户的访问行为。本文针对高性能计算环境服务对象用户和应用社区或业务平台,基于机器学习算法对用户行为进行分析获取相关属性,设计并实现了一种多维自适应授权访问策略(MAAC)。实验表明,MAAC可实现对环境资源有效和灵活访问控制,同时该策略的决策时间可控制在1 ms内,与策略响应时间相比可忽略不计。

关键词：高性能计算环境授权属性用户行为安全

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High-performance computing environment: a review of twenty years of experiments in china

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National Science Review 2016年第1期3卷 36-48页

作者： Zhiwei Xu xuebin chi Nong Xiao Institute of Computing Technology Chinese Academy of Sciences Supercomputer Center of chinese Academy of Sciences State Key Laboratory of High Performance Computing National University of Defense Technology

A high-performance computing environment, also known as a supercomputing environment, e-Science environment or cyberinfrastructure, is a crucial system that connects users’ applications to supercomputers,and provides usability, eiciency, sharing, and collaboration capabilities. his review presents important lessons drawn from china’s nationwide eforts to build and use a high-performance computing environment over the past 20 years(1995–2015), including three observations and two open problems. We present evidence that such an environment helps to grow china’s nationwide supercomputing ecosystem by orders of magnitude, where a loosely coupled architecture accommodates diversity. An important open problem is why technology for global networked supercomputing has not yet become as widespread as the Internet or Web. In the next 20 years, high-performance computing environments will need to provide zetalops computing capability and 10 000 times beter energy eiciency, and support seamless human-cyber-physical ternary computing.

关键词： cyberinfrastructure e-Science environment middleware supercomputing

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The research progress of tiling array technology and applications

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chinese Science Bulletin 2008年第6期53卷 817-824页

作者： LANG XianYu WANG Jun chi xuebin Supercomputing Center Computer Network Information Center Chinese Academy of Sciences Beijing 100080 China Graduate University of chinese Academy of Sciences Beijing 100049 China Beijing Genomics Institute Chinese Academy of Sciencesl Beijing 101300 China

Tiling array technology was improved from microarray technology. Over the past five years, tiling array has become an important tool for gathering genome information. Its features of high density and high throughput allow people to probe into life from the whole-genome level. This paper is a survey of tiling array technology and its applications. In addition, some typical algorithms for identifying expressed probe signals are described and compared.

关键词：生物信息学信号识别嵌合芯片技术生物芯片

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基于卫星遥感的超短期分布式光伏功率预测

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电工技术学报 2022年第7期37卷 1800-1809页

作者：刘晓艳王珏姚铁锤张沛迟学斌中国科学院计算机网络信息中心北京100190 中国科学院大学北京100040 华东交通大学南昌330013

光伏功率预测对于电网调度具有重要意义。该文针对缺少辐照度测量装置的分布式光伏电站,提出一种基于卫星遥感的超短期分布式光伏功率预测方法。首先基于Res-UNet模型对短波辐照(SWR)网格进行时空预测;然后对预测的SWR网格进行空间插值... 详细信息

光伏功率预测对于电网调度具有重要意义。该文针对缺少辐照度测量装置的分布式光伏电站,提出一种基于卫星遥感的超短期分布式光伏功率预测方法。首先基于Res-UNet模型对短波辐照(SWR)网格进行时空预测;然后对预测的SWR网格进行空间插值得到地面分布式站点的未来辐照度;最后构建基于编解码器的长短期记忆(LSTM)模型预测光伏出力。其中Res-UNet可以充分学习SWR网格的时空相关性,LSTM通过引入日编码和时间编码可以更好地学习辐照度的年周期性和日周期性。在真实光伏电站上的功率实验表明,与以数值天气预报辐照度为输入的光伏功率预测方法相比,以Res-UNet+插值预测的辐照度为输入的光伏功率预测方法实现了更高精度的超短期光伏功率预测。

关键词：超短期光伏功率预测卫星遥感 Res-UNet 辐照度时空相关性短波辐照(SWR)

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How Big Data and High-performance Computing Drive Brain Science

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Genomics, Proteomics & Bioinformatics 2019年第4期17卷 381-392页

作者： Shanyu Chen Zhipeng He Xinyin Han Xiaoyu He Ruilin Li Haidong Zhu Dan Zhao Chuangchuang Dai Yu Zhang Zhonghua Lu xuebin chi Beifang Niu Computer Network Information Center Chinese Academy of Sciences University of chinese Academy of Sciences Center of Scientific Computing Applications&Research Chinese Academy of Sciences Guizhou University School of Medicine

Brain science accelerates the study of intelligence and behavior,contributes fundamental insights into human cognition,and offers prospective treatments for brain *** with the challenges posed by imaging technologies and deep learning computational models,big data and high-performance computing(HPC)play essential roles in studying brain function,brain diseases,and large-scale brain models or *** review the driving forces behind big data and HPC methods applied to brain science,including deep learning,powerful data analysis capabilities,and computational performance solutions,each of which can be used to improve diagnostic accuracy and research *** work reinforces predictions that big data and HPC will continue to improve brain science by making ultrahigh-performance analysis possible,by improving data standardization and sharing,and by providing new neuromorphic insights.

关键词： Brain science Big data High-performance computing Brain connectomes Deep learning

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高性能计算环境多源用户认证方法研究与实现

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计算机科学与探索 2023年第7期17卷 1700-1707页

作者：和荣肖海力王小宁迟学斌中国科学院计算机网络信息中心北京100083 中国科学院大学北京100049

高性能计算(HPC)环境屏蔽了作业管理系统、接入方式、管理制度等方面的异构性,为科研人员提供了具有统一访问入口、统一使用方法和用户技术支持的高水平高性能计算应用服务。随着环境的发展,接入的超算中心以及应用社区和业务平台越来越... 详细信息

高性能计算(HPC)环境屏蔽了作业管理系统、接入方式、管理制度等方面的异构性,为科研人员提供了具有统一访问入口、统一使用方法和用户技术支持的高水平高性能计算应用服务。随着环境的发展,接入的超算中心以及应用社区和业务平台越来越多,希望超算中心以及社区和业务平台用户能够以原有账号登录高性能计算环境使用资源。现有的高性能计算环境仅支持通过LDAP认证的网格账号登录,应用社区和业务平台都有自己的用户且认证方式各不相同。为使环境提供一个统一的认证中心,研究了多源用户认证技术并开发实现了多源用户认证与授权系统。目前,高性能计算环境的认证中心已支持部分超算中心集群账号。“高性能计算”专项中的各大社区和业务平台通过多源用户认证技术也实现了与国家高性能计算环境的对接,且对接后社区和平台用户与环境网格用户可互登录并使用相关资源。

关键词：高性能计算(HPC) 多源用户认证安全超算中心

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基于过程挖掘的科学工作流交互式构建

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系统仿真学报 2022年第7期34卷 1547-1558页

作者：刘俊高阳徐涛赵青单桂华迟学斌中国科学院计算机网络信息中心北京100190 中国科学院大学北京100049

传统的交互式工作流构建方法在处理规模较大或流程复杂的工作流时构建效率较低。为此,提出了一种基于过程挖掘的工作流构建方法,采用启发式问答方式收集记录流程片段,通过特别设计的关系描述语言以实现工作流中不同层级和不同环节的过... 详细信息

传统的交互式工作流构建方法在处理规模较大或流程复杂的工作流时构建效率较低。为此,提出了一种基于过程挖掘的工作流构建方法,采用启发式问答方式收集记录流程片段,通过特别设计的关系描述语言以实现工作流中不同层级和不同环节的过程描述,由描述文本转译生成的流程关系数据被输出到过程发现算法中,从而生成健全的工作流网络。实现了一套交互式工作流构建工具,并在科学工作流案例中进行了测试,验证了方法的有效性,在与其它方法相对比时表现出更佳的交互效率。

关键词：科学工作流工作流构建过程挖掘关系描述语言人机交互

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PARALLEL EFFICIENCY FOR SOLVING LINEAR SYSTEMS ON DAWN1000

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Wuhan University Journal of Natural Sciences 1996年第Z1期1卷 317-320页

作者： xuebin chi(Institute of Software, Acadcmia Sinica Beijing 100080, china)

Abstract Here we give a parallel LU decomposition method using block technique. The triangular systems are solved by using modified method of [1]. The numerical results are tested on Dawn1000 multiprocessor system. From these results, we see that block technique is very important in matrix operations. In our method of solving linear system, single processor can get 44MFOLPS, and 32 processors can get 1117MFLOPS in single precision operation, i.e., the speed up of 32 processors is over 25.

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