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C#电力测控装置
电力测控装置,编写串口,通过modbus通讯协议,读取仪器中的数据。适合初学者,不过需要有仪器的使用说明书。
2023-03-07 11:09:48
250KB
数据检监测
1
基于C#NET的电力监控主站后台监控程序的设计 pdf
这是我的毕业设计 花费了我好几天的时间 所以分要的多一些 呵呵 好好学习呀 大家 C#方向
2023-03-07 11:08:49
5.7MB
基于C#NET的电力监控主站后台监控程序的设计
pdf
1
电力电子技术仿真-降压斩波电路(BUCK电路)闭环PID控制的Simulink仿真模型
电力电子技术仿真-降压斩波电路(BUCK电路)闭环PID控制的Simulink仿真模型
2023-03-06 15:51:37
26KB
电力电子技术
Simulink
1
包含下列文章和代码,都是电力系统优化相关的,包括代码和文章
电力系统优化相关的,包括代码和文章,直接跳转链接,找本人有机会领取代码
2023-03-04 17:30:24
52KB
电力系统优化
智能电网
多能互补
综合能源优化
1
Psim 9 电力系统仿真软件
Psim电力系统仿真软件 PSIM是趋向于电力电子领域以及电机控制领域的仿真应用包软件。PSIM全称Power Simulation。PSIM是由SIMCAD 和SIMVIEM两个软件来组成的。 PSIM具有仿真高速、用户界面友好、波形解析等功能,为电力电子电路的解析、控制系统设计、电机驱动研究等有效提供强有力的仿真环境。 应用优势 1.用户界面友好,容易掌握,可以加深工程师对电路与系统的原理及工作状态的理解,大大加速电路的设计和试验过程。 2.运行效率十分高 3.输出数据格式兼容性十分好。 PSIM具有强大的仿真引擎,PSIM高效的算法克服了其它多数仿真软件的收敛失败、仿真时间长的问题,因此应用范围广泛。例如,电力电子电路的解析,控制系统设计,电机驱动研究,和其他公司的仿真器连接等。 一个电路在PSIM 里表现为4 个部分:电力电路、控制电路、传感器和开关控制器。
2023-03-04 14:06:56
49.4MB
电学
1
基于增强现实技术的电力设备故障识别方法研究
针对电力设备巡检智能化水平较低的现状,文中将增强现实(Augmented Reality,AR)技术应用于电力设备巡检过程。文中从智能巡检终端、服务器与数据库3个层面构建了基于AR技术的电力设备智能巡检系统架构。提出基于AR技术和深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)算法的电力设备故障识别方法,将智能巡检终端采集的图像作为输入,在线识别电力设备可能存在的故障类型。通过仿真测试表明,所提方法故障识别时间与支持向量机(Support Vector Machine, SVM)与BP神经网络(Back Propagation-Neural network, BP-NN)算法相近。但是各类故障识别准确率均大于98%,大于SVM与BP-NN算法,所提方法能够快速准确地识别电力设备故障类型。
2023-03-04 13:49:26
1.54MB
增强现实;
故障识别;
深度学习;
智能巡检
1
《电力系统分析》上册,华中科技经典教材
《电力系统分析》上册,华中科技经典教材 经典教材,此本在手,学习无忧。
2023-03-04 10:39:12
2.66MB
电力系统分析
电力
电气
1
电力电缆故障测试仪
概况 电力电缆故障测试仪是用来解决电力电缆开路、短路、接地、低阻、高阻闪络性及高阻泄漏性故障的测试,以及同轴通信电缆和市话电缆的开路、短路故障的测试的电缆专用检测设备。还可以测试电缆路径、埋深,以及电波测速,核定电缆长度等,并可建立电缆档案以便日常维护管理。电缆故障测试仪以西安电子科技大学,西安交通大学(西安交大)相关课题组的研发成果,为着名,被应用到电力、通信、石油化工、煤矿、冶金、航空航天等各个行业,即西安电缆故障测试仪是电缆故障测试领域的先行者。西安东汇电器有限公司依托两大着名学府的研发实力,对电缆故障测试仪做出了重大的改进,T-A20电缆故障测试仪是汲取国内外20家电缆故障测试仪
2023-03-02 22:11:34
64KB
电力电缆故障测试仪
1
基于单片机的电力电缆绝缘故障在线监测系统的设计与构建
电力电缆在运行过程中,必然要出现绝缘老化,甚至引发绝缘击穿,导致供电线路的突发停电事故。绝缘老化的本质是材料性能发生不可逆转的改变,影响老化的因素一般涉及热、电、机械与环境等方面。在线监测通过全系统多测点数据联合分析计算电缆绝缘状况,综合确定漏电或绝缘降低的情况和故障点位置,因而具有重要价值。文章为此主要介绍基于C8051单片机的电力电缆在线监测系统的组成、监测功能和监测原理。
2023-03-02 21:32:58
968KB
电力电缆
单片机
在线监测
1
一种新的粒子群算法优化支持向量机的短期负荷预测
通过研究电力负荷预测中支持向量机的参数优化问题,将改进后新的粒子群算法导入支持向量机参数中,从而建立一种新的电力负荷预测模型(IPSO-SVM)。首先将支持向量机参数编码为粒子初始位置向量,然后通过对粒子个体之间信息交流、协作的分析找到支持向量机的最优参数,并针对标准粒子群算法的缺陷进行一定的改进,从而应用于电力负荷的建模与预测,最后通过仿真对比实验来测试它的性能。实验结果表明,这种新的电力负荷预测模型能够获得较高精度的电力负荷预测结果,大大减少了训练时间,能够满足电力负荷在线预测要求。
2023-03-02 19:43:10
1.31MB
粒子群优化算法;电力负荷预测模型;支持向量机;混沌理论
1
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