稳健的电力系统状态估计器对于监控应用至关重要。 根据我们的经验，我们发现使用投影统计的鲁棒广义最大似然（GM）估计是文献中最好的方法之一。 它对多个交互和一致的不良数据、不良杠杆点、不良零注入以及某些类型的网络攻击具有鲁棒性。 此外，其计算效率高，适合在线应用。 除了 GM 估计器的良好击穿点外，它在高斯或其他厚尾非高斯测量噪声下具有很高的统计效率。 使用 SCADA 测量的 GM 估计器的原始版本是由 Mili 和他的同事在 1996 年提出的 [1]。 通过在 [R2] 中使用 Givens 旋转增强了其数值稳定性。 在 [R3] 中，GM 估计器被扩展为同时估计变压器抽头位置和系统状态。 错误的零注射也得到了解决。 在 [R4] 中，提出了 GM 估计器来处理动态状态估计中的创新和观察异常值以及测量损失。 在这里，我们想与所有研究人员分享 GM 估计器的 Matlab 代码。 我们还

附件中是Power BI如何导入自定义视觉图像（附上百种自定义视觉图像），可以直接导入使用~~~解压缩之后，打开Power BI软件，选择最右边的导入自定义视图即可

Power_Distribution_Network_Design_for_VLSI

[Crrips]advanced techniques in rf power amplifier design

Power illusion 3D软件 立体画制作软件

这个 MATLAB 应用程序（使用 MATLAB Guide 制作的 GUI）可以打开并开始 MS PowerPoint 文件的幻灯片放映。 此外，滑动导航（上一个/下一个）可以通过在相机馈送中捕获的手势来控制。 转至下一张幻灯片：手势，即手掌（左手或右手），单指（任何人）张开并保持闭合。 转到上一张幻灯片：手势，即用两个手指（任意两个）张开手掌（左手或右手），然后休息。 手势识别：步骤1）在YCbCr图像中使用颜色分割进行手检测； 步骤 2) 使用 MLP 网络进行手指计数。 PowerPoint Control 使用 Matlab actxserver 完成。 可以使用其他方法确定手指计数。 它将在下一个版本中更新。

Switchmode Power Supply Handbook, Second Edition

Switch-mode Power Supply Handbook 2nd Edition by Keith Billings Amazon link: http://www.amazon.com/Switchmode-Supply-Handbook-McGraw-Hill-Handbooks/dp/0070067198

结合智能算法的放大转发（AF）多中继功率分配

matlab程序（yalmip+cplex）复现自《含电热联合系统的微电网运行优化——李正茂》 摘要：在当前能源互联网迅速发展及电热联系日渐紧密的环境下，提出基于电热联合调度的区域并网型微电网运行优化模型。综合网内储能特性、分时电价、电热负荷与分布式电 源的时序特征，以包含风机、光伏电池、热电联产系统、电锅炉、燃料电池和储能系统的并网型微电网为例，采用Cplex优化软件求得调度周期内各微电源最佳出力及总运行成本，并与两种常见电热调度方式进行比较。仿真算例表明：联合调度模型能实现电热统一协调调度并降低微电网运行成本。该模型可为电热之间能源互联及规划运营提供参考。 关键词：能源互联网；电热联合；微电网；经济调度；储能系统