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针对智能电网调度控制系统(D5000系统)健康度评价，基于专家经验的传统评价方法存在主观性较大的问题，机器学习多分类方法是提高评价客观性的一种有效手段，但健康度各等级样本数目间存在的不平衡问题导致分类准确率较低，为此提出一种基于随机平衡和极端梯度提升(RB-XGBoost)算法的D5000系统健康度评价模型。首先，针对系统各评价等级样本数目严重不平衡的问题，提出一种自适应随机平衡(RB)的混合采样方法，分别以等级间样本数目的最大值、最小值作为采样区间的上、下限，生成多个随机数对各等级样本数据进行欠采样或过采样，增加训练数据的多样性并降低其不平衡程度；然后，训练平衡后的样本数据，建立极端梯度提升(XGBoost)算法子模型，考虑到各子模型重要度的一致性，提出采用硬投票方式集成所有子模型，得到与D5000系统各子模块对应的评价模型；最后，根据该系统指标层级关系，在评价过程中采用并、串行结合的计算方式，构建包含17个RB-XGBoost模型的D5000系统整体健康度评价模型。8组KEEL数据库中多类不平衡数据集的实验结果表明，与现有同类典型方法相比，所提方法的平均分类准确率最高提升了6.79

基于谐波注入的电网阻抗检测技术研究，卞江铜，肖华锋，本文研究一种基于并网逆变器的阻抗检测方法，具有实现简单、成本低、对电能质量影响小的优点。具体思路是通过在电网电压过零期间

北美西部电网已被许多出版物用作稳定性限制问题的研究示范模型。 该电力系统包括主要发电母线17至24，而负载分布在负载母线31至41中。每条发电母线都连接有两个发电机。 发电机 9、10、14 和 16 由水轮机驱动，而发电机 11、12、13 和 15 由动作更快的蒸汽轮机驱动。 所有发电机都配备了快速作用的电压调节器和 PSS 装置。 如果您在研究或教学中使用此基准，请明确提及参考论文： ------- 参考： https : //ieeexplore.ieee.org/document/8447645/ A. Delavari、I. Kamwa、P. Brunelle，“Simscape Power Systems Benchmarks for Education 和电网动力学与控制研究”，2018 年 IEEE 加拿大电气与计算机工程会议 (CCECE)。

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微电网接负载simulink仿真模型，主要设置两个负载，一个是有功功率10kw，无功1000var，设置一个断路器，在0.5s的时候接入另一个负载，有功5kw，无功500var，采用的是下垂控制技术。给电气宝宝参考呀。

微电网并网simulink仿真模型，采用的是有功无功控制技术。给电气宝宝参考呀。

针对不平衡电网下常规光伏逆变器的并网电流三相不对称及谐波含量大增的问题，研究了相应的控制策略。首先，从获取电压相位出发，设计了基于二阶广义积分器（Second Order Generalized Integrator，SOGI）的不平衡锁相环，以快速、准确地锁定电网正序分量的幅值和相位，并通过实验加以验证；其次，将抑制网侧负序电流作为控制目标，设计了基于电网负序电压前馈的不平衡电网下光伏逆变器的控制策略，且为减弱直流侧电压波动对并网电流的影响，在电压外环控制器后引入了二倍频陷波器。最后，利用PSCAD/EMTDC搭建出光伏并网系统仿真模型，仿真结果表明了本文理论研究的正确性。