2018年5月12号使用微软官方工具layout出来的最新（15.7.1版本，5.22最新版本为15.7.2）三个版本enterprise、professional、community全组件中、英双语离线安装包。
离线完成使用安装工具校验无问题，本人安装enterprise全负荷无任何问题。
本人下载之后打包成ISO文件方便大家下载，安装。
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在多分布式电源(distributedgenerations，DGs)并联系统中，通常采用传统下垂控制实现负荷分配。
由于线路阻抗和本地负荷的影响，传统下垂控制会产生较大的功率分配误差。
为提高功率分配的精确性，提出了一种自动调节下垂系数的控制策略。
各逆变器在传统P-V下垂控制下，将输出有功功率信息送到中央控制器，计算给定功率，并返回给各逆变器本地控制器，通过PI调节器自动调节各自的P-V下垂系数。
仿真和实验结果验证了该策略的可行性。

简介：
基于DBSCAN密度聚类的风电与负荷场景生成与削减模型研究,[1]关键词：密度聚类 场景削减 DBSCAN 场景生成与削减; k-mean聚类 [2]参考文档：《氢能支撑的风-燃气耦合低碳微网容量优化配置研究》第3章 [3]主要内容：代码主要做的是一个基于DBSCAN密度聚类的风电-负荷场景生成与削减模型，首先，采集风电、电负荷历史数据。
然后，通过采用 DBSCAN 密度聚类的数据预处理消除异常或小概率电负荷、风电数据。
之后，针对风电波动性与电负荷时序性、周期性特点，将场景提取分为电负荷场景提取和风电场景提取。
不同于传统的Kmeans方法，此方法更加具有创新性，场景模型与提取更具有代表性，代码非常nice ,核心关键词：DBSCAN; 密度聚类; 场景生成与削减; k-mean聚类; 风电场景提取; 电负荷场景提取,"基于DBSCAN密度聚类的风电-负荷场景生成与削减模型研究"

微电网在孤网运行时，至少需要一个电源工作在主控模式下，如恒压恒频（V/f）或带下垂特性的控制方式，从而平衡微电网的功率和电压。
主控模式下，当逆变器电源输出的功率越限时，需转为非主控模式，如恒功率（PQ）或倒下垂控制方式，而由另外一个微电网逆变器电源接替主控任务。
本文提供了一种具有滞回特性的微电网逆变器电源，可等效增大主控电源的控制能力。
若采用多个该型逆变器电源，可设置不同的门槛值，使得各个逆变器电源之间可以按照预先设定的阈值平衡微电网的负荷波动，有更好的调节特性，且不需要通讯支持。

应用matlab编写数据外推方法，给出曲线外推在电力负荷短期预测应用实例。

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

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。