模拟各种线路开端，节点负荷越线等故障下的最优潮流后，系统整体切负荷量的大小。

针对目前电动自行车大量增加，同时充电问题困难的情况，设计了一种小区用刷卡付费电动车充电桩，可以解决小区内私拉乱接电线为电动车充电的问题。
充电桩收费采用M1卡进行结算，通过时间控制继电器的通断实现电动车的充电，按照充电时间进行收费。
充电剩余时间采用LED液晶显示，每台充电桩可以控制10路负荷的通断。
该充电桩还能够对电动车充电负荷进行检测，当负荷超过限值时断开负载，保证电动车充电故障时能隔离故障。
实践证明，充电桩能够正常付费工作，方便地解决了城市小区居民对电动车充电。

电力负荷建模电力负荷建模电力负荷建模电力负荷建模

【新能源微电网】新能源微电网是由分布式电源、储能设备、能量转换装置等组成的微型发配电系统，能够在独立或并网状态下运行，具有自我控制、保护和管理能力。
它结合了新能源发电，如太阳能和风能，以提高能源利用率，尤其在偏远地区提供电力供应。
然而，新能源的不稳定性给微电网的运行带来了挑战，如发电量预测和电网管理的困难。
【人工智能神经网络】人工神经网络是人工智能的核心组成部分，模拟生物神经网络结构，用于解决复杂问题，如信息处理和学习。
在新能源微电网领域，神经网络主要用于处理非线性和复杂的预测任务，如风力发电量和电力负荷的预测。
主要的神经网络分词法有：神经网络专家系统分词法和神经网络分词法，前者结合了神经网络的自学特性与专家系统的知识，后者通过神经网络的内在权重来实现正确分词。
【RBF神经网络】径向基函数（RBF）神经网络是神经网络的一种，常用于预测任务。
它由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层使用RBF作为激活函数，实现输入数据的非线性变换，从而适应复杂的数据模式。
在微电网中，RBF神经网络用于短期负荷预测，能有效处理非线性关系，降低外部因素对预测的干扰。
【微电网短期负荷预测】短期负荷预测对于微电网的能量管理和运行优化至关重要。
通过构建RBF神经网络模型，可以预测未来一定时间内的负荷变化。
预测模型的建立通常需要选择与负荷密切相关的输入数据，如时间、气温、风速等，并进行数据预处理。
MATLAB等工具可用于进行网络训练和仿真，以生成预测结果。
【风力发电预测】RBF神经网络同样适用于风力发电量的预测。
通过对风速、气压等相关因素的预测，可以估算微电网系统的风力发电潜力，帮助维持系统的稳定运行，减少风电波动对微电网的影响。
总结来说，人工智能神经网络，尤其是RBF神经网络，为解决新能源微电网中的挑战提供了有效工具。
通过精确预测新能源发电量和电力负荷，可以优化微电网的运行效率，确保其稳定性和自给自足的能力。
此外，这种技术还能促进可再生能源的有效利用，有助于推动能源行业的可持续发展。

一、可行性研究报告一、可行性研究报告 11．引言 21.1编写目的 21.2项目背景 21.3定义 21.4参考资料 22．可行性研究的前提 22.1要求 22.2目标 22.3条件、假定和限制 22.4可行性研究方法 22.5决定可行性的主要因素 23．对现有系统的分析 23.1处理流程和数据流程 23.2工作负荷 23.3费用支出 23.4人员 23.5设备 24．所建议技术可行性分析 24.1对系统的简要描述 24.2与现有系统比较的优越性 24.3技术可行性评价 25．所建议系统经济可行性分析 25.1支出 25.2效益 25.3投资回收周期 25.4敏感性分析 26．社会因素可行性分析 26.1法律因素 26.2用户使用可行性 27．其他可供选择的方案 2

非侵入式负荷分解代码。
。
简单版实现。
只是让大家看懂。
并理解什么是电力负荷分解。
非侵入式电力负荷监测，简单来说，就是通过家庭入口处（就是电表）的各项特征（就是有功，电流，电压什么的），用各种算法来得到家里每个电器的状态（用了没，用在几档）和电器耗电情况（每个电器的负荷运行曲线，或者每天，每月耗电量）。

PSASP6.2主要新增功能======================1潮流计算(1)增加潮流断面输出功能。
潮流断面由用户定义，可以由任意多条支路组成，用户可以修改支路潮流的正方向定义。
潮流断面输出内容为断面的潮流总和及每一条支路的潮流结果。
(2)修改潮流输出范围的确定方法：区域和电压等级按照“与”的关系，其他元件仍然按照“或”的关系。
(3)潮流作业数据修改中，增加筛选和排序功能，允许用户设定浏览的顺序和范围。
(4)增加发电和负荷的单独报表。
通过设定，用户可以分别或一次得到“全部母线”、“发电”和“负荷”三种报表。
(5)改造UD、UP的计算结果数据库的结构，提高了存储效率。
在作业较多或UD、UP输出较多的情况下，存取速度有较大提高。
2暂态稳定计算(1)增加“母线电压相角”的输出坐标，可以输出任意两个母线之间的电压相角差。
(2)改造自动分析功能。
自动分析输出每个计算步长中的最大发电机相对功角、最低母线电压和最低频率。
允许定义自动分析分组，限定自动分析的范围。
自动分析分组为母线集合，可以通过区域“与”电压等级的关系设定，也可以直接设定母线。
可以同时定义多个自动分析分组，计算中同时分析。
计算的同时，可以以曲线形式显示自动分析结果，有助于分析系统全局的稳定性。
(3)改造计算作业数据库的结构，提高了暂稳作业的刷新效率。
(4)改造计算结果数据库的结构，提高了存储效率。
在作业较多或输出较多的情况下，存取速度有较大提高。
(5)提高输出坐标中的变量数目上限，一个输出坐标中可以包括最多50个输出变量。
(6)不再限制计算中的监视曲线数目。
(7)增加节点扰动的有效性字段，便于用户对多种节点扰动进行组合，减少了对节点扰动信息的删除、增加和修改操作。
(8)暂稳作业数据修改中，增加筛选和排序功能，允许用户设定浏览的顺序和范围。
(9)增强Excel报表输出的功能，输出报表的同时，自动生成其相应的曲线。
3批处理计算(1)增加作业的统一刷新设置，允许用户在计算前重新刷新作业数据。
(2)增加批处理计算的进度显示，显示正在计算的作业，并允许中止批处理计算。
4系统模型(1)增加了10种发电机励磁模型，包括了目前国内各种常用的发电机励磁系统模型。
(2)增加了2型PSS模型，PSASP6.22版新增了3型PSS模型。
(3)增加了综合负荷模型(模型号为5)和差分方程负荷模型(模型号为6)(4)PSASP6.22版新增了2-5型GOV模型。

PSS/E采用高效建模仿真技术，它包含了主框架和大量的子程序，在进行计算时，PSS/E主程序调用各个子程序模块，因此，PSS/E具有强大的计算能力及计算速度，目前PSS/E33版本处理的电力网络的最大规模为15万条母线、30万条线路、30万个负荷以及3.3万台发电机。

电力负荷分配matlab程序第二部分，可应用于多时段电力负荷分配，经验证可用

针对超短期负荷预测周期短，要求预测速度快的特点，构建了基于稳健回归和回声状态网络的超短期负荷预测方法。
回声状态网络作为一种递归神经网络，其隐含层为一个储备池，并且通过线性回归训练网络，从而具有映射复杂动态系统的能力和训练快速的特点，能较好地满足超短期负荷预测的要求。
考虑到异常负荷数据的影响，将稳健回归运用于网络训练阶段，以削弱异常值的影响，从而提升预测的精度。
通过算例验证了所提方法的可行性和有效性。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。