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33款变压器3D模型文件.zip(.sldprt文件.SLDPRT)
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2026-04-24 17:04:07
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台风天气下配电网故障建模与场景生成【33节点配电网】【如何通过故障特征引入配电网应急响应内容】研究(Matlab代码实现)
内容概要:本文围绕台风天气下配电网故障建模与场景生成展开研究,以IEEE 33节点配电网为仿真对象,构建了考虑极端气象条件的配电网故障概率模型,通过分析台风路径、风速分布、杆塔损毁率等关键因素,量化元件故障风险,并生成多维度故障场景集。研究进一步探讨如何将故障特征有效融入配电网应急响应机制中,提出基于故障场景的应急响应触发逻辑与处置流程优化方法,提升了配电网在极端自然灾害下的韧性与恢复能力。所有模型与算法均通过Matlab编程实现,具备良好的可复现性与工程参考价值。; 适合人群:电力系统自动化、智能电网、应急管理等相关领域的科研人员及研究生,具备一定电力系统分析基础和Matlab编程能力者优先。; 使用场景及目标:①用于研究极端天气下配电网脆弱性评估与故障预测;②支撑配电网应急响应预案的设计与优化;③为提升电网韧性提供技术路径参考,适用于高校科研、电网公司防灾减灾项目及电力系统仿真教学。; 阅读建议:建议结合IEEE 33节点标准系统数据进行代码调试与案例验证,重点关注故障概率建模与场景生成的逻辑衔接,并尝试扩展至其他气象灾害类型或更大规模网络,深化对配电网韧性管理的理解与应用。
2026-04-20 20:06:06
2.82MB
Matlab代码实现
33节点配电网
差分进化算法
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CtyunClouddeskUniversal_1.33.0_201330005_x86_20220326173807_Setup_Signed.exe
CtyunClouddeskUniversal_1.33.0_201330005_x86_20220326173807_Setup_Signed.exe
2026-03-09 22:21:05
67.96MB
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改进多目标粒子群优化算法在33节点系统储能选址定容方案中的应用——基于信息熵的序数偏好法(TOPSIS)求解
内容概要:本文详细介绍了基于多目标粒子群优化(MOPSO)和TOPSIS决策方法,在33节点配电系统中进行储能选址定容的MATLAB实现。首先,通过粒子群算法初始化粒子,定义粒子的速度和位置,其中位置包括发电机出力、储能位置和容量参数。接着,适应度函数用于评估电网脆弱性、网损和储能容量三个目标,采用电压偏移量加权、潮流计算等方式计算适应度。然后,利用拥挤度计算和非支配排序维护外部归档集,确保解集的多样性和分布性。最后,基于信息熵的TOPSIS方法选出最优解。实验结果显示,储能优选在17、29号节点,总容量约为1.2MW,网损降低18%,电压越限次数显著减少。 适合人群:从事电力系统优化研究的技术人员、研究生以及相关领域的研究人员。 使用场景及目标:适用于电力系统储能优化项目,旨在找到储能设备的最佳安装位置和容量配置,以提高电网的稳定性和经济性。 其他说明:文中还讨论了粒子群惯性权重的动态调整、适应度计算的具体实现、拥挤度计算的细节以及TOPSIS方法的应用技巧。此外,作者分享了一些调试经验和踩坑经历,如粒子速度更新的约束处理和初始化策略的选择。
2026-02-26 11:20:35
590KB
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易语言OpenGL教程第33课TGA文件
易语言OpenGL教程第33课TGA文件源码,OpenGL教程第33课TGA文件,LoadGLTextures,ReSizeGLScene,InitGL,DrawGLScene,KillGLWindow,CreateGLWindow,WndProc,WinMain,HIWORD,LOWORD,LoadTGA,LoadUncompressedTGA,LoadCompressedTGA,UnregisterClass,DestroyWindow,
2026-01-15 11:32:16
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第三十三节. 虚拟串口 以及 赛多利斯称重的使用
在IT领域,虚拟串口和特定设备的通信技术是相当重要的。本节将重点讨论“虚拟串口”和“赛多利斯称重”的使用,这两个概念在工业自动化、实验室数据采集以及精密测量中有着广泛的应用。 我们来了解什么是虚拟串口。在传统的计算机系统中,串行端口(COM端口)被用来连接各种外部设备,如打印机、调制解调器等。然而,随着USB接口的普及,很多现代设备不再支持串口。为了解决这个问题,开发者引入了虚拟串口技术。虚拟串口软件通过模拟物理串口的行为,使得USB设备或网络设备能够像传统串口一样工作。这极大地扩展了设备的兼容性,例如,即使设备通过USB连接,也可以使用串口通信协议与之交互。 文件“3虚拟端口6.9.rar”可能包含一个虚拟串口工具的安装程序,用于创建和管理这些虚拟端口。用户可以通过它将USB设备如赛多利斯的电子秤映射到一个虚拟COM端口,然后通过标准的串行通信协议进行通信。 接下来,我们谈谈赛多利斯。赛多利斯是一家全球知名的精密测量设备制造商,其产品包括高精度电子天平等。赛多利斯的电子天平通常配备有先进的数据输出功能,可以将测量结果直接发送到计算机或其他设备。在“1有线USB转COM-[ZE394C]-PL2303GT(赛多利斯驱动).zip”文件中,很可能包含了用于连接赛多利斯天平的专用USB转COM驱动,这个驱动程序使计算机能够识别并通信到天平,从而实现数据的实时记录和处理。 “4天平设置参数.rar”文件可能包含的是赛多利斯天平的配置文件或说明书,其中详细列出了如何设置天平的各项参数,以确保测量的准确性和一致性。设置可能包括单位选择、滤波器设置、自动关机时间、通信波特率等。 “2测试终端.rar”可能是一个串口通信测试工具,用于检查和调试与赛多利斯天平的通信链路。用户可以通过这个工具发送命令、读取响应,验证天平是否正常工作,并确保数据传输无误。 理解虚拟串口的原理和操作,结合赛多利斯提供的驱动和配置工具,可以有效地将赛多利斯电子天平集成到自动化系统中,实现精确的数据采集和管理,提高工作效率和实验的可靠性。在实际应用中,确保正确安装和配置这些组件是至关重要的,以充分利用赛多利斯天平的测量能力。
2026-01-12 15:01:08
37.81MB
赛多利斯
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Ubuntu24.04安装K8s1.33.1[可运行源码]
本文详细介绍了在Ubuntu24.04系统上安装Kubernetes1.33.1、containerd1.7.27和calico3.30的完整步骤。内容包括三台虚拟机的配置、主机名和IP地址设置、时区调整、内核转发及网桥过滤配置、swap分区关闭、containerd的安装与配置、k8s组件的安装与初始化、以及calico网络插件的部署。此外,还提供了镜像加速和国内镜像源的配置方法,确保安装过程顺利进行。最后,通过验证集群节点和网络插件的运行状态,确保k8s集群的可用性。 本文详细阐述了在Ubuntu24.04操作系统上成功安装和配置Kubernetes 1.33.1版本的过程。文章介绍如何设置三台虚拟机,并对主机名和IP地址进行配置,以保证网络的互联互通。接着,对系统的时区进行调整,确保系统时间的准确性。为了让Kubernetes集群能够正常工作,需要对系统的内核转发功能和网桥过滤进行配置,这是确保网络通信流畅的关键步骤。 在系统优化方面,文章指导读者关闭系统的swap分区,因为swap分区可能会导致容器调度出现不可预测的行为。随后,文章详细说明了如何安装和配置containerd 1.7.27,这是Kubernetes环境下推荐的容器运行时。安装过程中,还需要对k8s组件进行安装,并进行初始化设置,以完成集群的搭建。 在安全性方面,需要配置主机的防火墙规则,确保集群内部的安全通信。此外,文章还介绍了如何配置镜像加速和国内镜像源,这对于国内用户而言,可以显著提高安装过程中的速度和体验。在完成所有安装和配置步骤之后,文章强调验证集群节点状态和calico网络插件的运行情况,以确保Kubernetes集群的稳定和可用性。 通过以上步骤,读者可以在Ubuntu24.04系统上顺利地运行基于源码安装的Kubernetes 1.33.1版本,并部署上生产环境。这个过程不仅涉及了系统的配置和优化,还包括了安全性设置和性能调优,确保集群能够提供高效、稳定的容器服务。整个教程细致入微,对于希望在本地环境或私有云中搭建Kubernetes集群的开发者和技术人员具有很高的参考价值。
2026-01-05 09:46:27
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软件开发
源码
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宝钢集团企业信息化案例分析文档信息(共33页).docx
宝钢集团企业信息化案例分析文档信息(共33页).docx
2025-12-15 23:53:49
963KB
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CPG:Steven CY Hung、Cheng-Hao Tu、Cheng-En Wu、Chien-Hung Chen、Yi-Ming Chan 和 Chu-Song Chen,“Compacting, Picking and Growing for Unforgetting Continuous Learning”,第三十三届神经信息处理会议系统,NeurIPS 2019
压实、采摘和种植 (CPG) 这是 CPG 的官方 Pytorch 实现——一种用于对象分类的终身学习算法。 有关CPG的详细信息,请参阅论文《 ( , ) 该代码仅供学术研究使用。 如需商业用途,请联系教授( )。 基准测试 施引论文 如果这些代码有助于您的研究,请引用以下论文: @inproceedings{hung2019compacting, title={Compacting, Picking and Growing for Unforgetting Continual Learning}, author={Hung, Ching-Yi and Tu, Cheng-Hao and Wu, Cheng-En and Chen, Chien-Hung and Chan, Yi-Ming and Chen, Chu-Song}, booktitle={Advance
2025-11-11 16:45:53
10.03MB
deep-neural-networks
pytorch
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易语言33个多炫皮肤
易语言制作钓鱼软件的33个多炫皮肤
2025-10-29 13:40:15
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