【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。

能源与环境成为当今世界所面临的两大重要课题。
人类正在努力寻求清洁，高效，可以再生的能源来代替对石油，煤炭等常规能源的依赖。
太阳能，风能是洁净资源，对环境不产生污染。
所以，开发利用再生能源成为本世纪能源发展战略的基本选择。
小型风光互补发电系统就是利用自然能源，解决位于远离电网的地方（草原、边防海岛、山区、牧区等）没有比较稳定电源的问题。
风光互补发电控制系统是为了弥补传统电力的不足而设计的独立发电设备。
它是由太阳能电池组件与风力发电机配合而成的一个系统，通过微型计算机的远程控制，基本实现了免维护。
因为系统中设有单片机工作状态检测、数模转换结果正确与否监测、继电器是否按指令要求动作检测，并对所有检测结果都设有错误报警显示。
系统中的一切设施可以保证蓄电池安全的工作，既不会过充也不会过放。
系统设置中软硬件结合，既发挥了硬件运算快的优点，又利用了软件使用方便的优势。
关键词：风光互补；
单片机；
风力发电。

2017年电工杯优化问题一等奖，含论文和算例，针对微电网日前优化调度问题，本文以matlab数据处理为基础，建立非线性规划模型，运用贪心算法对问题1到问题6进行了解答。
对于问题1根据成本、功率、单价、时段之间的关系，以及发电与负荷相等的原则，得到无可再生能源和可再生能源全额利用时负荷的供电构成，及无可再生能源时全天总供电费用1976.41元，平均购电单价0.5976元/kWh，可再生能源时全额利用全天总供电费用2275.17元，平均购电单价0.6654元/kWh。

用于风力发电机仿真的免费开源软件FAST（美国可再生能源实验室开发）用户使用手册

根据百度百科，“风”是“跟地面大致平行的空气流动，是由于冷热气压分布不均匀而产生的空气流动现象”。
风能是一种可再生、清洁的能源，风力发电是最具大规模开发技术经济条件的非水电再生能源。
现今风力发电主要利用的是近地风能。

分析可再生能源消纳能力，含P2G的多能互补微网完成日前最优经济调度

随着可再生能源和高效清洁燃料在内的新型发电技术的发展，联合供电日渐成为减少环境污染、提高能源综合利用效率的一种有效途径。
许多发达国家的研究已趋于成熟，但我国仍处于起步阶段。
基于此，通过研究分析大量国内外文献，详细引见了国内外联合供电系统的发展与研究概况，全面阐述了系统基本结构、功率变换器以及能量管理策略等主要研究内容。
研究表明，能量管理与控制方法是联合供电系统的核心，只有尽可能的满足多个约束条件，才能保证联合供电系统的长期、稳定、经济运行。

HOMEREnergy公司的HOMERPro微电网软件是优化微电网设计的全球标准，适用于从乡村电力和岛屿公用事业到联网校园和军事基地的所有领域。
HOMER(多能源混合优化模型)最初由国家可再生能源实验室开发的，并由HOMEREnergy公司扩展功能和分销，它将三种强大的工具嵌套在一个软件产品中，使得工程和经济可以并行工作。
HOMER的核心是一个仿真模型。
它试图模仿一个可行的系统，为您希望考虑的所有可能提供设备组合。
根据您设置问题的方式，HOMER可以模仿数百甚至数千个系统。
HOMER模仿了混合微电网一整年的运行，时间步长从一分钟到一小时不等。
HOMER在一次运行中检查所有可能的系统类型组合，然后根据所选择的优化变量对系统进行排序。
HOMERPro采用了新优化算法，大大简化了为微电网或其他分布式发电系统确定最低成本选项的设计过程。
HOMEROptimizer是一种专有的“无衍生”优化算法，专门为在HOMER中工作而设计。
HOMER支持用户可以随意提出很多问题，因为您无法控制系统的所有方面，而且如果不运行数百或数千次模仿并比较结果，您就无法知道特定变量或选项的重要性。

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。