6种算法（线性回归、随机森林、支持向量机、BP神经网络、GRU、LSTM）对电力系统负荷进行预测。通过一个简单的例子。 各种算法（线性回归、随机森林、支持向量机、BP 神经网络、GRU、LSTM）用于电力系统负载预测/电力预测。

【Simulink】单相电压型全桥逆变电路仿真基础实验 Matlab版本：R2019b https://blog.csdn.net/weixin_43470383/article/details/129328944

基于三维有限元法对一台电力变压器进行了合理的建模，模型可自然给出绕组的电阻损耗．基于该模型模拟了内部磁场与油箱损耗的分布情况，并研究了放置磁屏蔽板后油箱的损耗变化．模拟结果与实测结果基本符合，说明建模正确．分析结果对研制节能降耗型电力变压器有指导作用．

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电力电子教材知识点全书总结

针对电力变压器现场干扰信号特点,采用了软件辅助的脉冲定向耦合法进行抑制,即利用每相高压套管底座和套管末屏接地线上的2个磁芯式电流传感器耦合信号,通过软件鉴别2路传感器所耦合到的脉冲信号第1个峰值的极性,判断2路传感器脉冲极性的异同,从而定向耦合变压器内部的放电脉冲,可有效去除随机脉冲型干扰;同时将动态阈值、数字滤波及相位开窗等抗干扰技术融合到在线监测系统中,综合去除背景噪声、固定频段干扰、周期性脉冲等,使监测数据真实可靠.通过在220 kV变电站的实践应用验证了系统监测的有效性及可靠性.

基于SG186的省电力公司信息系统规划，浙江省的。

基于粗糙集理论和贝叶斯网络的电力变压器故障诊断方法

深度学习技术，近些年在学术界乃至工业界得到了广泛的关注，并且在计算机视觉、自然语言处理等方面取得了令人瞩目的成果，但是在电力系统深度学习技术还没有得到普及，本文介绍了深度学习的概念、主要网络模型，并对当前电力系统中深度学习的相关应用进行了介绍，最终结合冀北电力公司未来关注的重点"零碳冬奥"、"一网一平台"等，对深度学习技术在电力信息化领域的应用前景进行了展望。

为了解决三相四线制电网中谐波、无功功率和三相不平衡等电能质量问题，本文采用基于DSP+CPLD全数字控制的并联型有源电力滤波器(APF)来实现补偿。本文分析了APF的系统结构及工作原理,给出了装置的总体控制方案，并进行控制系统的优化设计。详细探讨了控制系统所采用的检测控制方法、硬件结构以及软件流程设计等。仿真结果表明,采用这种方案,可以对三相四线制系统中的谐波、无功、负序、零序等电流分量进行有效补偿, 具有良好的动态补偿效果。