【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。

新能源发电控制，前级是汽轮机模型，通过对其进行控制，实现高效发电

在传统化石能源将要耗尽的今天，新能源作为一种新兴的能源利用方式受到了全世界各国的广泛关注，相对于传统能源而言，新能源发电的方式不会对环境产生污染，这也为世界瞩目的环境问题贡献了一份力量。
太阳能发电作为最具潜力的未来能源之一，发展前景十分广阔，是未来新能源发电不可缺少的中坚力量。
为此，需要加大太阳能发电相关研究的投入力度。
文章以大功率三相光伏发电并网系统的主要研究对象，以光伏并网逆变器稳定、高效、低谐波运行为目标，将三相光伏发电并网系统分为三个环节，即光伏阵列输入环节、中间逆变环节以及逆变器输出滤波环节，各部分对应的主要研究内容涉及MPPT算法、并网控制策略与滤波器结构的设计三部分，分析每个环节的发展现状与所用关键技术的优缺点，为接下来的研究指明方向。
1.针对于MPPT算法，在建立光伏序列数学与仿真模型的基础上，分析了常用追踪算法不足以追踪多极点情况下光伏最大输出功率点的问题，并在该问题的基础上引入了适用于多极点寻优的粒子群优化算法，该方法能在光伏阵列输出特性出现多极点的情况下准确的追踪到最大功率点。
2.在研究常用PI并网控制策略的基础上，引入了设计与控制更为简单的PR控制策略，并在PR控制的基础上介绍了准PR控制的理念与参数设计方法，提升了三相光伏系统的稳定性以及抗电网电压干扰的能力。
3.在对光伏三相逆变系统常用的LC与LCL滤波器滤波功能研究的基础上，引入了滤波效果更强的谐振型滤波器，即LLCL滤波器，提升了滤波器的滤波功能，有效的降低了逆变系统输出进网电流的总谐波含量。
为了验证提出的方法与结构设计的有效性和优越性，文章的最后根据建立的整个三相光伏发电并网系统的MATLAB仿真模型，对前文所叙述的内容进行了仿真实验验证，实验结果证明了所提方法的有效性与优越性。
关键词：光伏阵列；
MPPT算法；
双闭环控制；
PR控制；
谐振型滤波器；
MATLAB

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。