系统模型建立的方法论-第二讲.ppt

基于管理信息化的电力设备检修系统模型设计.docx

此提交包含 MATLAB 脚本，这些脚本将在 Simscape Electrical - Specialized Power Systems 中自动构建 IEEE 906 Bus European LV Test Feeder。 该模型是一个“准稳态”模型，这意味着它以最少的仿真步骤捕获了一个工作点。 这相当于功率流，但可以在时域环境中评估多个工作点。 该模型既可以构建为单个模型，也可以构建为通过模型参考连接的四段模型。 分割模型可以更有效地构建更大的模型，从而节省模型构建和模型编译的时间。 IEEE 906 总线欧洲测试馈线基准数据可从以下 URL 获得，http://sites.ieee.org/pes-testfeeders/files/2017/08/European_LV_Test_Feeder_v2.zip 这项工作是基于以下参考文献， [1] IEEE PES

含减速器模型、液压源模型、作动器及控制器模型以及负载模型。

摘要：线性系统的结构辨识主要依据模型残差来人工判断。这不仅引入了判断误差，同时也使该 方法难于投入实际应用。针对这一问题，该文提出一种修正的逐步回归法，用于对有色噪声环境下 的线性系统建模。该方法将各回归变量按对输出的“贡献”排队，通过判断“贡献”的显著性来决定是 否选入回归方程，从而能够同时决定模型的阶次、系统纯时延和模型参数。该方法具有计算量小、适 应性强等优点。仿真试验验证上述结论。

标准 IEEE 14 总线系统在 MATLAB/Simulink 环境中建模。 以每单位给出的测试系统的传输线参数转换为实际值。 在数据手册中，从线8到线20的一半电纳被认为是理想的，这限制了相关的传输线长度，正序和零序电容为零。 在真实的电力系统网络中，很明显，总线之间的传输线长度永远不可能为零。 因此，(0.00005pu) 的因数被认为是从线路 8 到线路 20 的线路充电电纳，以便不将相关的线路长度和电容限制为理想情况。

汽车燃料电池控制和能量回收系统模型提供了模拟的源文件

StoragetVET 2.0 StorageVET 2.0是一种评估模型，用于分析储能技术以及与储能配对的其他一些能源。 由于其开源的Python框架，该工具可以用作独立模型，也可以与其他电源系统模型集成。 下载可执行环境，并在了解更多信息。 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行并运行的项目的副本，以进行开发和测试。 有关如何在实时系统上部署项目的注释，请参阅部署。 先决条件和安装 1.为Python 3。**安装 。 2.打开Anaconda提示 3.激活Python 3.6环境 在Linux / Mac上请注意，pip应该与python 3.6安装相关联 pip install virtualenv virtualenv storagevet-venv source storagevet-venv/bin/activate 在Windows上请注意，pip应该与python

基于自适应模糊神经网络的非线性系统模型预测控制

模型检测方法对安全苛求系统建模的完整性需要一套严谨的方法论与技术，对于验证系统的正确性，具有传统方法无法比拟的优势。提出利用项重写系统建立安全苛求系统模型与验证方法，采用基于项重写系统原理的Maude工具语言，对铁路联锁系统的站场进行形式化建模，通过其语法和语义定义各类约束和离散事件，构架联锁系统属性和行为。在模型建立的基础上，对联锁站场的静态属性和安全属性进行形式化模型验证。结果表明，基于项重写系统的模型检测方法可以较好地应用于实际联锁系统软件的开发，对开发安全苛求系统和模型检测方法的实际应用提供借鉴。