配电网负荷增加或分布式电源（DG）的接入将导致供电设备扩容的提前或延迟，从而引起容量成本的变动。根据辐射形配电网潮流特点，推导得到节点注入功率对支路电流影响的灵敏度系数，并结合节点-支路潮流关联矩阵，建立相应的灵敏度系数矩阵，用于计算配电网节点边际容量成本（LMCC）。基于LMCC，在用户自备的产权下，分析评估不同电价体制下的DG容量效益；在电网所有的产权下，建立多类型DG规划模型，并采用粒子群优化算法求解优化模型。算例对比验证了模型和方法的可行性。

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紧急减负荷控制是应对特高压直流闭锁故障后输电断面潮流越限的重要技术措施。提出一种基于综合贡献度指标的紧急减负荷控制多目标优化方法，考虑可中断负荷对负荷切除总量、用户切除总数这2个目标函数的不同贡献程度，通过并行计算形成分布均匀的Pareto解。考虑发电机的二次调频能力计算负荷切除后的系统潮流，采用交流潮流校核对输电断面的功率越限量进行修正，求解满足计算精度要求并能够完全消除功率越限量的负荷控制方案。

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KD233HB具有1个触摸按键，可用来检测外部触摸按键上人手的触摸动作。该芯片具有 较高的集成度，仅需极少的外部组件便可实现触摸按键的检测。 提供了1路输出功能，可通过IO脚选择输出电平，输出模式。芯片内部集成了稳压电路， 提供稳定的电压给触摸检测，可减少按键检测错误的发生，提高了可靠性。 此触摸芯片具有环境变化自校准功能，低待机电流，宽工作电压等特性，为各种单触摸 按键+IO输出的应用提供了一种简单而又有效的实现方法。QT435

10.2 灵敏度计算方法 灵敏度计算方法是指在网络进行训练时，或在网络训练结束后，计算节点（输入节 点及隐节点）或连接权对网络误差的贡献（灵敏度），删除那些贡献 小的节点或权。Mozer 和 Smolensky[MoSm1989]提出的方法用于删除输入节点或隐节点，当某一节点的灵敏度 低于预定的阈值时就可删掉该节点。Karnin[Karn1990]提出一种删除权值的方法，该方 法在神经网络学习种动态计算每个连接权的灵敏度，因此计算量较小。网络的节点灵敏 度可近似为每次权值调整时，误差 E 变化量的累计： ∑ − − ∆ ∂ ∂ = 1 0 )()( N i ij f ij f ij ij ij ij ww w nwn w E S ， 其中 f ijw 为 E 达 小时的 终连接权值， i ijw 为神经网络的初始权值， N 为训练次数 （epochs）。LeCun 等[LiDe1990]给出的权值灵敏度为 2/2kkkk whs = ，其中 2 2 k kk w E h ∂ ∂ = 。 由于该灵敏度是作了较多假设后得到的，存在误删连接权的可能，故 Hassibi 和 stork[HaSt1993]提出了改进的方法，但计算量较大。小谷学等[小-尾 1996]也对该方法 作了改进。松永丰等[松 -村 1996，松 -中 1991]定义 k 层第 i 个节点的有效度为 ∑∑ + = p M j k i k j k i k i owg 21 )( ，其中 kio 为该节点输出， 1+k j k iw 该节点到 1+k 层第 j 个节点的 连接权，M 和 p 分别为 1+k 层节点数和模式总数。可以在每次学习后直接删除有效度 低的节点，也可以通过有效度进行节点之间的竞争自动淘汰有效度低的节点。 下面我们介绍 Mozer-Smolensky 提出的灵敏度剪枝方法：Skeletonization 方法 [MoSm1989]，该方法不仅可以剪除冗余的隐节点，还可以计算每个输入的灵敏度估计。 原始的 Skeletonization 只用于分类，这里我们将 Skeletonization 的灵敏度计算方法 进行改进，使之用于函数逼近时不仅能剪除冗余隐节点，也能剪除不重要的输入节点， 这在非线性系统结构辨识等领域有重要意义。

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