关于电力零碎自动化方面的知识.包括零碎远动技术、同步发电机并列原理等等。

使用于电力变换器中的有源电力滤波器设计，通过DQ变换进行谐波电流的计算，然后经过电流滞环控制从而实现有源电力滤波器。

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非侵入式负荷监测（ＮＩＬＭ）是未来电力负荷监测的重要发展方向之一。
不同类型电力负荷在投切过程中，通常会表现出独特的暂态特征。
据此，ＮＩＬＭ能够克服利用负荷稳态特征信息进行负荷辨识的局限性，实现对整个变电站、建筑物内部负荷集群的分解与分析。
提出了一种信号预处理算法———基于滑动窗的双边累积和（ＣＵＳＵＭ）暂态事件自动检测算法，它能根据相关信号准确检测到负荷投切等引起的暂态过程、发生时辰等重要信息，并触发相关程序把暂态信息记录下来，然后送给后台高级应用程序作进一步处理。
算例仿真表明了所述算法的有效性。

本书系统地阐述了电力系统非线性控制的理论及应用，在全面总结该领域国内外研究成果的基础上，重点论述了作者从事自然科学交叉重点基金、“973”计划和杰出青年基金等有关项目所取得的最新研究成果。
全书共13章，次要内容包括：非线性最优控制理论若干基本概念；
单输入单输出与多输入多输出非线性最优控制系统设计原理；
非线性鲁棒控制系统设计原理；
电力系统建模方法和非线性数学模型；
非线性最优／鲁棒控制设计原理在电力系统中的应用，包括大型发电机组非线性最优磁和非线性鲁棒励磁控制、汽门开度非线性最优控制、大型水轮发电机组水门开度非线性鲁棒控制、交直流联合输电系统中直流输电系统的非线性最优控制、超导储能设备非线性鲁棒控制、静无功功率补偿系统的非线性最优控制等的数学模型、设计方法、控制策略及实施方案。
本书注重物理概念，理论与实际并重，把现代非线性控制理论与工程实际有机地结合起来，可供从事电力系统自动化工作的科技人员和高等院校有关专业的教师、高年级学生及研究生使用，也可供从事自动控制的工程技术人员参考。

内附问题、数据和代码，利用的是R语言的net包构建BP神经网络，精确率可以达到百分之96。
哪里不尽人意还请大家多多指教。

南瑞继保的SCD配置工具，无须注册码。
IEC61850标准是电力系统自动化领域唯一的全球通用标准。
它通过标准的实现，实现了智能变电站的工程运作标准化。
使得智能变电站的工程实施变得规范、统一和透明。
不论是哪个系统集成商建立的智能变电站工程都可以通过SCD（系统配置）文件了解整个变电站的结构和规划，对于智能化变电站发展具有不可替代的作用。

《MATLAB神经网络43个案例分析》源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

基于Simulink仿真完成直流电力拖动系统的起动、制动、调速控制的设计。
题目要求：（1）设计电枢回路串分级电阻起动方案，仿真校验：（最大电流设为2IN）注意：电枢电流或电磁转矩的计算。
（2）结合电力电子变换安装设计起动方案，仿真校验，与（1）进行对比分析；
（3）针对额定位能性恒转矩负载，分别以1.1nN和0.5nN实现稳速下放的设计方案，仿真校验，并进行评价；
（4）结合电阻、电力电子变换安装对三种调速方法进行调速方案设计，并结合仿真对三种调速方法进行评价。

本工具基于轨道交通综合监控系统（ISCS）和电力监控系统（PSCADA）接口测试开发，用于模仿PSCADA接口设备进行点对点测试。
支持单点遥信(1)、SOE(30)、短浮点数遥测(13)、总召(100)、单/双点遥控(45/46)。
支持自动变位测试，无需逐点单发。
详见软件内的使用说明。

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。