基于matlab开发实现牛顿-拉夫逊法电力系统潮流计算，并附有详细备注

自己几年来收集的IEEE标准算例系统数据，从3节点系统一直到300节点系统。
个人觉得对电力系统相关专业的研究还是很有帮助的！

MATLAB_Simulink电力系统建模与仿真于群

动态电力系统的理论和分析(倪以信)清华大学出版社本书系统地叙述了电力系统动态行为的机理、数学模型和分析方法。
全书内容分上下两篇。
上篇介绍电力系统动态分析中常用元件的数学模型，涉及到同步机、励磁系统、原动机与调速系统、负荷、网络、直流输电系统、静止无功补偿器等；
下篇重点阐述动态电力系统的基本理论和分析方法。

随着电力系统的快速发展，电力系统信号分析越来越重要。
尤其在并网型电力电子装置被大量应用的背景下，对电网电压的频率和相位检测有很高的精度和实时性要求，锁相环是一种广泛应用且有效的检测方法。
本文阐述了基于双幽变换的软件锁相环(SPLL)基本原理，在Matlab／Simulink中建立了双曲变换SPLL模型，并采用平均值滤波方法滤除谐波分量，提高了暂态响应速度，增强了抗干扰能力。
分别对电网电压不平衡、频率跳变、输入电压含谐波等几种情况进行了仿真。
仿真结果表明该方法能够快速、精确地提取电网电压正负序分量、频率、相位等信息，能够为并网型电力电子装置良好运行提供保障。
关键词：锁相环；
正负序分离；
双如变换；
并网型电力电子装置

电力系统潮流上机程序数据全套，C语言程序，牛顿拉夫逊法迭代，节点数据可任意，雅阁比矩阵未经优化，无短路计算

三机九节点电力系统仿真，利用matlab中的simulink进行电气仿真三机九节点电力系统仿真，利用matlab中的simulink进行电气仿真

基于PSCAD搭建的第一标准模型，可以用于电力系统次同步振荡稳定性研究以及系统稳定性研究。

电力系统可靠性测试-IEEE79节点系统

现代设备技术水平不断提高，生产率、自动化要求越来越高，相应地，故障也随之增加。
变压器作为电力系统中非常复杂而且非常重要的设备，其工作状态对电力系统、企事业单位生产及居民生活具有十分重要的影响。
如何提前对变压器故障进行预测和在故障发生后迅速判断故障原因是提高工作效率、减少经济损失的一个重要途径。
因此研究变压器故障诊断对保证系统安全、可靠、经济运行，提高经济效益具有重要意义。
本文针对传统故障诊断的若干弊病，提出了将神经网络用于变压器故障诊断系统。
传统的故障诊断方法大多是以领域专家和操作者的启发性经验知识为核心，知识获取困难、推理效率低下、自适应能力差，并且常见的诊断方法常常由于其单一性而存在一定的误差。
同时由于故障征兆和故障类型之间常常存在复杂的非线性关系，使得诊断系统的数学模型很难获取。
而人工神经网络以其分布式并行处理、自适应、自学习、联想记忆以及非线性映射等优点，为解决这一问题开辟了新途径。
鉴于此，在开发变压器故障诊断系统时，将神经网络作为故障分类器进行设计。
本文首先分析了故障诊断和神经网络的基本理论，并在此基础上提出了神经网络对于变压器故障诊断系统的适用性;文中将BP神经网络算法用计算机实现;并针对其本身存在的一些缺点提出了一系列改进措施，通过在修正权值的时候增加动量项，并且限制输入值范围来减小误差、提高系统的诊断正确率;在对输入数据进行归一化处理的时候，采取按类逐项归一化的方法，避免了输入数据出现0或者1而使训练进入平坦区。
这样可以大大提高系统的诊断效率和诊断正确率。
将变压器诊断中典型的油中气体分析法和神经网络方法相结合，采用Java语言开发出界面友好、性能优秀的变压器故障诊断系统;此外，文中还详细探讨了网络各结构参数的选择方法，并且就变压器这一实际诊断系统，分析了不同结构参数对系统误差的影响。
在文章的最后，总结了神经网络故障诊断系统的优秀性能以及它存在的不足，并且分析了未来神经网络用于故障诊断的前景和发展方向。
关键词故障诊断；
神经网；
BP算法；
变压器油中气体分析

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。