"基于双下垂控制的交直流混合微电网模型设计与Matlab仿真分析：系统结构及控制策略优化","基于双下垂控制的交直流混合微电网模型设计与Matlab仿真分析：系统结构及控制策略优化",光伏交直流混合微电网双下垂控制离网（孤岛）模式Matlab仿 真模型 ①交直流混合微电网结构： 1.直流微电网，由光伏板+Boost变器组成，最大输出功率10 kW。 2.交流微电网，由光伏板+Boost变器+LCL逆变器组成，最大输出功率15 kW。 3.互联变器（ILC），由LCL逆变器组成，用于连接交直流微电网。 ②模型内容： 1.直流微电网：采用下垂控制，控制方式为电压电流双闭环，直流母线额定电压700 V。 2.交流微电网中，Boost变器采用恒压控制，直流电容电压为700 V，LCL逆变器采用下垂控制，额定频率50 Hz，额定相电压有效值220 V。 3.ILC采用双下垂控制策略，首先将交流母线频率和直流母线电压进行归一化，使其范围控制在[-1,1]，之后通过ILC的归一化下垂控制调节交流母线频率和直流母线电压的偏差，最终使二者数值相同。 4.其余部分包括采样保持、坐标变、功率滤波、SVPWM

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种前沿的计算机科学技术，其核心目标是通过模拟、延伸和拓展人类智能来构建智能机器与系统。它融合了计算机科学、数学、统计学、心理学、神经科学等多个学科的知识，并利用深度学习、机器学习等算法，使计算机能够从数据中学习、理解和推断。 在实际应用中，人工智能体现在诸多领域：如机器人技术，其中机器人不仅能执行预设任务，还能通过感知环境自主决策；语言识别和语音助手技术，如Siri或小爱同学，它们能理解并回应用户的语音指令；图像识别技术，在安防监控、自动驾驶等领域实现对视觉信息的精准分析；自然语言处理技术，应用于搜索引擎、智能客服及社交媒体的情感分析等。 此外，专家系统能够在特定领域提供专业级建议，物联网中的智能设备借助AI优化资源分配与操作效率。人工智能的发展不断改变着我们的生活方式，从工作场景到日常生活，智能化正以前所未有的方式提升生产力、便捷性和生活质量，同时也在挑战伦理边界与社会规则，促使我们重新审视人与技术的关系及其长远影响。

在当今时代，人工智能已经成为科技发展的一个重要方向，而深度学习是实现人工智能的重要技术之一。在深度学习领域中，一个不可或缺的环节就是使用大量的数据集进行训练，以此来提高模型的准确性和鲁棒性。其中，MNIST数据集是一个非常著名的手写数字数据集，它包含了成千上万的手写数字图像，这些图像被用于训练和测试各种图像处理系统。而TensorFlow是由Google开发的一个开源的机器学习框架，它为研究人员和开发者提供了一个强大、灵活的平台来构建和部署深度学习模型。 标题中的“西电网信院人工智能实验_tensorflow_mnist.zip”表明，这个压缩包文件是一份来自西部电网信息学院的人工智能实验项目，主要内容是关于TensorFlow框架在MNIST数据集上的应用。从文件的命名方式来看，该项目可能是一个教学实验，旨在让学生通过实践操作来掌握TensorFlow框架的使用方法，并通过解决实际问题来加深对深度学习的理解。 在深度学习中，MNIST数据集通常被用作训练卷积神经网络（CNN）的首个实验，因为它的数据量适中，问题相对简单，非常适合初学者和研究者入门学习。该数据集包含60,000个训练图像和10,000个测试图像，每个图像都是28×28像素的灰度图，并且每个图像都标记了相应的数字（0-9）。使用这个数据集训练得到的模型，其性能指标通常包括分类准确率、交叉熵损失等。 TensorFlow框架提供了丰富的API，可以方便地进行数据预处理、模型构建、训练和评估等工作。在MNIST数据集上应用TensorFlow，不仅可以加深对模型构建和训练流程的理解，还可以掌握到如何使用TensorFlow提供的高级功能，例如数据集的批处理、模型的保存与恢复等。这些技能对于未来深入研究深度学习和人工智能技术具有重要意义。 此外，该压缩包文件中包含的“tensorflow_mnist-main”目录，可能包含了一些关键的实验文件和代码，例如数据加载脚本、模型定义文件和训练脚本等。通过这些文件，学生或研究人员可以按照实验指导书或课程要求，逐步搭建起从数据预处理到模型训练和评估的整个流程，从而更好地理解TensorFlow框架的工作原理和深度学习模型的训练过程。 该压缩包文件是围绕着深度学习中一个重要的基础任务——手写数字识别所设计的人工智能实验项目。它不仅为学习者提供了一个实践操作的机会，还通过TensorFlow框架的使用，让学生们在实践中深入理解深度学习的核心概念，为今后更复杂的应用打下坚实的基础。

在当前能源转型和低碳经济发展的大背景下，风光储微电网作为一种新兴的能源供应体系，越来越受到重视。微电网结合风能、太阳能和储能装置，能够提高能源利用效率，减少对外部电网的依赖。然而，如何对微电网中的储能容量进行有效优化，一直是相关领域研究的热点问题。 本研究针对风光储微电网的储能容量优化问题，提出了基于改进灰狼优化算法（CGWO）的研究方法。灰狼优化算法是一种模拟灰狼捕食行为的新型智能优化算法，具有良好的全局搜索能力和较快的收敛速度。针对传统灰狼优化算法在复杂问题求解过程中可能出现的早熟收敛和局部搜索能力不足的缺陷，本研究对算法进行了改进，旨在提高其求解精度和效率。 在理论基础与方法论部分，本研究首先对微电网的概念和发展进行了阐述，接着介绍了储能系统的特点及应用，并对灰狼优化算法及其改进进行了深入分析。此外，研究构建了风光储微电网的系统模型，为后续的储能容量优化奠定了基础。 改进灰狼算法的设计与实现环节，探讨了算法的基本原理，并给出了改进思路和步骤流程。这部分内容对算法的改进过程进行了详细说明，包括如何通过调整参数和引入新的策略来提升算法性能。 在风光储微电网储能容量优化模型部分，本研究通过数学建模和优化目标的设定，对风光储微电网系统进行了建模，并详细描述了储能容量优化的目标与约束条件。通过数学表达式呈现了优化问题的求解方法，并对优化结果进行了分析对比，给出了相应图表和数据。 仿真与结果分析部分，研究使用了特定的仿真平台和参数设置，展示了仿真结果，并对结果进行了深入分析。同时，将改进灰狼算法（CGWO）与传统灰狼优化算法（GWO）以及粒子群优化算法（PSO）和遗传算法（GA）进行了对比，从收玫曲线、微电网供电与负荷匹配、储能状态变化（SOC）和总成本等方面，展示了改进算法的优势和优化效果。 在结论与展望部分，本研究总结了研究的主要结论，并指出了研究过程中存在的不足以及未来研究的发展方向。通过优化前后微电网供电与负荷匹配、储能SOC变化、总成本对比等指标，充分证明了改进灰狼算法在风光储微电网储能容量优化中的有效性和优越性。 本次研究的核心目标是通过改进灰狼算法提高风光储微电网储能容量优化的效率和精度，以期达到提升可再生能源利用率和降低系统总成本的目的。通过仿真验证，该算法在微电网系统中的应用前景广阔，并为相关领域的深入研究提供了理论和技术支持。

电网视频监控系统是现代电网安全运行的重要组成部分，它能够实时监控输电线路、变电站以及电力设施等关键部位的状态，及时发现并处理安全隐患，保障电力系统的稳定运行。随着电网技术的不断进步，电网视频监控系统也在不断地发展和完善，其标准化和规范化显得尤为重要。QGDW 10517.1-2019和QGDW 1517.1-2014标准正是针对电网视频监控系统及其接口的规范，它们的推出为电网视频监控系统的设计、实施和管理提供了明确的依据。 QGDW 10517.1-2019标准详细规定了电网视频监控系统的功能、性能以及相关接口要求，涉及视频图像的采集、传输、存储、显示等多个方面，旨在确保监控系统能够适应电网环境的复杂性和特殊性，提供高清晰度、实时性和稳定性的监控服务。而QGDW 1517.1-2014标准则可能侧重于电网视频监控系统的B接口，即某一类特定接口的技术要求和操作规范。B接口作为系统内部或系统与外部设备之间进行数据交换的通道，其标准化能够促进不同厂商设备之间的兼容性和互操作性。 电网视频监控系统中所提到的B接口工具，可能是指一套专门用于实现与B接口相关联的功能的软件或插件。这类工具通常包括了一系列的功能模块，用以支持数据格式转换、通信协议适配、故障诊断、数据同步等功能。在实际应用中，B接口工具能够帮助维护人员快速定位问题、优化通信链路，从而确保监控系统能够高效稳定地运行。 在电网视频监控系统中，监控视频的质量、实时性和可靠性对于保障电力系统的安全至关重要。因此，B接口工具不仅要能够处理视频流，还需要具备高效的数据处理能力以及稳定的通信保障。在监控系统中集成B接口工具，可以确保不同厂商和不同类型的监控设备能够在同一平台上无缝对接，实现数据的完整性和一致性，这对于提高电网运行的智能化和自动化水平具有显著意义。 随着技术的发展，电网视频监控系统可能会集成更多的智能化功能，例如利用人工智能进行视频图像的分析和识别，及时发现异常行为和潜在故障，实现从“看得见”到“看得懂”的转变。因此，B接口工具也需要不断地更新和升级，以适应新技术的要求，保持与电网视频监控系统的同步发展。 QGDW 10517.1-2019和QGDW 1517.1-2014标准以及B接口工具在电网视频监控系统中的应用，不仅提升了监控系统的性能和稳定性，也为电网的安全运行提供了坚实的保障。未来，随着电网技术的进一步发展，这些标准和工具也将会不断地演进，以适应新的技术要求和市场需求。

"三电平VSG构网型变流器仿真研究：双闭环控制与SVPWM调制下的电网频率稳定策略",三电平 VSG 构网型变流器仿真 仿真使用双闭环控制，svpwm 调制 [1]包含 LC 滤波器 [2]包含中点电位平衡控制 [3]包含负荷投切与离网切 基本工况： 0—3s 功率指令 170kw 3-6s 功率指令 140kw 电网频率在 1-2s 暂降 0.2hz，vsg 通过 增发有功维持电网频率稳定 3s 时离网，投入本地负荷，从并网运行 转入离网运行 提供参考文献以及 vsg 数学建模文档与计算过程 联系跟我说什么版本，我给转成你需要的版本（默认发2018b）。 ,三电平;VSG;构网型变流器仿真;双闭环控制;svpwm调制;LC滤波器;中点电位平衡控制;负荷投切;离网切换;电网频率暂降;增发有功;vsg数学建模;计算过程。,三电平VSG构网型变流器仿真：双闭环控制与负荷投切离网切换研究

基于VSG技术的双机并联虚拟同步发电机系统研究与应用：采用Plecs平台进行电压电流双闭环控制与SVPWM空间矢量脉宽调制，模拟微电网多台逆变器并联工况，实现双机无功功率均分和有功功率按比例分配。基本工况及负载变化下的性能分析与验证。,VSG 同步发电机双机并联 Plecs 采用电压电流双闭环控制 svpwm 空间矢量脉宽调制 模拟微电网多台逆变器并联工况 基本工况： 本地负荷 240kw 10kvar 2-4s 投入 60kw 负荷 负载电压 311V 可实现双机无功功率均分， 有功功率按比例分配 可提供参考文献与简单 谢谢理解 部分波形如下： ,VSG; 虚拟同步发电机双机并联; Plecs仿真; 电压电流双闭环控制; svpwm; 空间矢量脉宽调制; 微电网逆变器并联; 基本工况; 负荷分配; 功率分配; 参考文献。,"VSG双机并联模拟微电网的功率分配与控制策略研究"

双向BUCK BOOST电路仿真：基于VDCM控制与电压电流双闭环控制的直流变换器惯性与阻尼特性研究,基于虚拟直流电机控制的双向BUCK BOOST电路仿真：增强直流微电网惯性阻尼与电压电流稳定性分析,双向buck boost电路仿真（VDCM控制 电压电流双闭环控制） 利用了传统电机的阻尼和旋转惯量以及励磁暂态特性，因此在负载功率变化时，输出电压更容易受到影响。 随着交流同步机在交流微电网中的逐渐应用，其思想也被用于dc dc变器中，实现了VDCM控制，从而增加了直流微电网的惯性和阻尼。 该仿真应用双向BUCK BOOST电路，采用直流电机（VDCM）控制策略，与传统pi对比提升了直流变器惯性阻尼特性。 可以看到负载输出的电压电流稳定 2018b版本及以上 ,双向buck_boost电路仿真; VDCM控制; 电压电流双闭环控制; 直流微电网; 惯性和阻尼; 2018b版本以上,基于VDCM控制的双向BUCK BOOST电路仿真：增强惯性与阻尼特性的DC微电网应用

基于Simulink平台的110kV智能电网继电保护设计与实现：提升电力系统的安全稳定性,基于Simulink的110kV继电保护系统设计与实现：高效、稳定、可靠的电力保障方案,基于simulink实现的110kV继电保护设计实现 ,基于Simulink实现; 110kV继电保护设计; 关键技术实现; 保护装置配置; 安全性保障。,基于Simulink的110kV继电保护系统设计与实现 在当今的电力系统中，随着电网规模的不断扩大和智能化程度的提高，对于电网的安全稳定运行提出了更高的要求。传统的继电保护系统虽然能提供一定程度上的保护，但在面对复杂多变的电网环境时，往往显得力不从心。为了应对这一挑战，基于Simulink平台的110kV智能电网继电保护设计与实现成为了一种高效、稳定、可靠的电力保障方案。 Simulink是MATLAB的附加产品，它提供了一个可视化的环境用于模拟动态系统，并能够帮助设计、仿真和分析各种复杂的控制算法。在110kV智能电网继电保护系统的设计中，Simulink被用来模拟电网中的各种继电保护设备和它们的动作逻辑，从而在仿真环境中验证保护策略的有效性，确保实际应用的安全性和可靠性。 设计和实现一个基于Simulink的110kV继电保护系统，涉及的关键技术实现包括：模型构建、保护装置的配置、故障检测、保护策略的选择与调整、以及系统的动态仿真等。这些技术的实现能够确保在发生短路、过载、接地故障等异常情况下，保护系统能够迅速且准确地响应，从而最大限度地减少停电时间，保障电力系统的连续性和稳定性。 保护装置配置是继电保护系统设计的核心环节，涉及了选择合适的继电器、断路器等硬件设备，并为它们配置适当的保护特性。保护策略的选择需要根据电网的结构、运行方式以及设备的特性来综合考虑，既要保证保护动作的灵敏度和选择性，又要避免保护系统的误动和拒动。 在Simulink中实现继电保护的设计，首先需要根据实际电网的参数和结构，构建出精确的电网模型。随后，将保护装置模型集成到电网模型中，对保护装置进行配置和参数化。之后，通过构建各种故障场景，进行大量的仿真测试，以检验保护策略的有效性和系统对不同故障的响应速度。仿真测试不仅能够帮助发现设计中的问题，还能够对保护策略进行优化和调整。 此外，安全性保障在继电保护系统的设计中也是至关重要的。安全性保障不仅仅是技术问题，还涉及管理、法规、标准等多个方面。在设计阶段，需要充分考虑这些因素，并在设计中予以体现，以确保系统在实际运行中能够达到预期的安全性水平。 基于Simulink平台的110kV智能电网继电保护设计与实现，是一种综合了电网模型构建、保护装置配置、故障模拟、策略优化和安全性保障的复杂系统工程。通过这种方式，可以显著提高电网的安全稳定性，为用户提供高效、稳定、可靠的电力保障方案。

基于二阶广义积分器的单相可控整流器设计：双闭环dq解耦控制，精准锁相，四象限运行及仿真模型实现,单相可控整流器的完整C代码+仿真模型，基于二阶广义积分器（SOGI）进行电网电压的锁相，四象限整流器： 1. 电压外环，电流内环，双闭环dq解耦控制，加前馈补偿，响应速度快，控制精度高，抗负载扰动性能优越 2. 基于二阶广义积分器对电网电压进行锁相，可实现电网环境出现畸变、网压突变情况下的精准锁相； 3. 网侧单位功率因数运行； 4. 在一台额定功率为30kW的单相可控整流器上成功验证，算法代码可直接进行移植； 5. 整流器可在四个象限运行，即整流象限，逆变象限，感性无功象限，容性无功象限；6. 采用S-Function的方式将算法C代码直接在SIMULINK模型里调用进行仿真，所见即所得 ,关键词： 1. 单相可控整流器; 完整C代码; 仿真模型; 2. 二阶广义积分器(SOGI); 电网电压锁相; 3. 电压外环; 电流内环; 双闭环dq解耦控制; 4. 前馈补偿; 响应速度快; 控制精度高; 5. 抗负载扰动性能优越; 网侧单位功率因数运行; 6. 整流器四象限运行; S-F