双有源桥DAB DC-DC变器负载电流前馈控制。 以SPS单移相为例。 相比传统电压闭环控制，改善电路对负载变化的动态性能，缩短调节时间，降低超调。 为便于对比，两组控制下pi参数设为一致。 matlab simulink plecs等环境

Refactoring: Improving the Desing of Existing Code 重构-改善既有代码的设计（中文版） by Martin Fowler 侯捷和熊节翻译

重构-改善既有代码的设计（中文版）：对学习重构和改善代码很有用

随着电网接入的风机容量越来越大，电网对风力发电系统提出了严格的要求，其中包括低电压穿越的要求。而对于永磁直驱风力发电系统，在电网电压跌落时，直流侧电压的控制是其实现低电压穿越的关键。本文在基于机侧变流器稳定直流侧电压，网侧变流器控制最大输出功率的控制结构上，通过在机侧控制中引入网侧功率前馈，改善对直流侧电压的控制。在系统简化数学模型的基础上，对直流侧电压在风速波动和电网电压跌落时的响应进行了小信号分析，分析表明直流侧电压会存在较大波动，引入网侧功率前馈能够明显改善直流侧电压的响应。通过仿真验证了所提方法的有效性，结果表明网侧功率前馈能够抑制直流侧电压在风速变化时的波动和电网电压跌落时的上升。 永磁直驱风力发电系统在现代电力网络中扮演着重要的角色，因其高效、可靠而备受青睐。然而，随着接入的风力发电机容量不断增加，电网对这类系统的性能要求也越来越高，尤其是在低电压穿越（Low Voltage Ride Through, LVRT）方面。低电压穿越是指在电网电压发生异常时，风力发电系统仍能保持并网运行的能力，这是确保电网稳定性不可或缺的一环。 对于永磁直驱风力发电系统，其关键在于直流侧电压的精确控制。在电网电压下降时，如果直流侧电压控制不当，可能导致系统无法满足LVRT要求。传统的控制策略通常包括机侧变流器稳定直流侧电压，而网侧变流器则负责追踪最大功率输出。然而，这种结构可能导致直流侧电压的不稳定，特别是在风速变化和电网电压跌落的情况下。 为了改善这种情况，本文提出了一种创新方法，即在机侧变流器的控制中引入网侧功率前馈。这种方法旨在通过实时获取网侧功率信息，提前调整机侧变流器的行为，以更好地匹配网侧功率的变化，从而减少直流侧电压的波动。通过对系统进行简化的数学建模和小信号分析，研究发现直流侧电压在风速波动和电网电压跌落时会出现显著的波动。通过引入网侧功率前馈，可以有效地抑制这些波动，提高系统的电压稳定性。 具体来说，系统模型包括风机机械传动链、永磁同步发电机和全功率变流器（分为机侧和网侧）。机侧变流器采用转子磁场定向矢量控制，通过控制永磁电机的电流来产生转矩，进而捕捉风能。网侧变流器则负责将直流侧的能量转换为交流电注入电网。直流侧电压的稳定性直接影响整个系统的运行，因此控制策略的核心是确保机侧和网侧功率的平衡。 小信号分析揭示了在电网电压跌落时，由于网侧功率的瞬间变化，导致直流侧功率失衡，进而影响电压稳定。而加入网侧功率前馈可以提升机侧变流器的响应速度，使其能够更快地适应网侧功率的波动，从而降低直流侧电压的波动。 仿真结果进一步证实了这种方法的有效性，表明网侧功率前馈能够显著抑制直流侧电压在风速变化时的不稳定性，并在电网电压跌落后防止电压的过快上升。这种改进的控制策略不仅有助于提高永磁直驱风力发电系统的LVRT能力，还为未来风力发电技术的发展提供了新的思路。 总结来说，本文提出了一种针对永磁直驱风力发电系统的直流侧电压控制优化策略，通过引入网侧功率前馈，提升了系统的电压稳定性，尤其是在电网电压波动和风速变化的复杂环境下。这一方法有望进一步提升风力发电系统的整体性能，增强其在电网中的兼容性和可靠性。

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在本项目中，“Volve-field-machine-learning”是一个专注于利用机器学习技术分析北海Volve油田的公开数据集的实践案例。2018年，挪威石油公司Equinor出于促进学术和工业研究的目的，发布了这个丰富的数据集，为油气田的研究带来了新的机遇。这个数据集包含了与地下地质特征、油田运营及生产相关的各种信息，为研究人员提供了深入理解油气田开采过程的宝贵资源。 Volve油田的数据集涵盖了多个方面，包括地质模型、地震数据、井测数据、生产历史等。这些数据可以用于训练和验证机器学习模型，以解决诸如储量估计、产量预测、故障检测等油气田管理中的关键问题。通过机器学习，我们可以挖掘出隐藏在大量复杂数据中的模式和规律，从而优化生产决策和提高效率。 在探索这个数据集时，Jupyter Notebook被用作主要的分析工具。Jupyter Notebook是一款交互式计算环境，支持编写和运行Python代码，非常适合数据预处理、可视化和建模工作。用户可以在同一个环境中进行数据探索、编写模型和展示结果，使得整个分析过程更为直观和透明。 在这个项目中，可能涉及的机器学习方法包括监督学习、无监督学习以及深度学习。例如，监督学习可以用来建立产量预测模型，其中历史产量作为目标变量，而地质特征、井参数等作为输入变量；无监督学习如聚类分析可以用于识别相似的井或地质区域，以便进行更精细化的管理；深度学习模型如卷积神经网络（CNN）可以处理地震数据，提取地下结构的特征。 在Volve-field-machine-learning-main文件夹中，很可能包含了一系列的Jupyter Notebook文件，每个文件对应一个特定的分析任务或机器学习模型。这些文件将详细记录数据清洗、特征工程、模型选择、训练过程以及结果评估的步骤。通过阅读和复现这些Notebook，读者可以学习到如何将机器学习应用于实际的油气田数据，并从中获得对数据驱动决策的理解。 这个项目为油气行业的研究者和工程师提供了一个实战平台，通过运用机器学习技术，他们能够深入理解和优化Volve油田的运营，同时也为其他类似油田的数据分析提供了参考。随着大数据和人工智能技术的不断发展，这种数据驱动的决策方式将在未来的能源行业中发挥越来越重要的作用。

重构 改善既有代码的设计 — 读后感(思维导向图)

曲度变动与利率风险对冲效果的改善，杨宝臣，廖珊，将基于Nelson-Siegel模型的广义久期向量模型进行扩展，引入一个新的因素得到了扩展的久期向量模型，并给出了其在Svensson模型及四形状因

在本文中，我们建议使用卷积神经网络（CNN）来改善轻子对撞机上希格斯玻色子-胶子有效耦合的精度。 CNN用于识别希格斯玻色子和Z玻色子相关的生产过程，希格斯玻色子在质心能量250 GeV和积分光度5 ab处衰变成胶子对，而Z玻色子衰变成轻子对。 -1。 通过使用CNN，有效的耦合测量的不确定性可以使用pythia数据从1.94％降低到约1.28％，使用蒙特卡罗模拟中的herwig数据可以从1.82％降低到约1.22％。 此外，使用不同最终状态成分的CNN的性能表明，领先和次领先射流成分的能量分布在识别中起主要作用，与使用常规CNN相比，使用CNN进行有效耦合的最佳不确定性降低了约35％。 方法。

您曾设计过具有分数频率合成器的锁相环（PLL）吗？这种合成器在整数通道上看起来很棒，但在只稍微偏离这些整数通道的频率点上杂散就会变得高很多，是吧？如果是这样的话，您就已经遇到过整数边界杂散现象了 —— 该现象发生在载波的偏移距离等于到最近整数通道的距离时。