这是乘风电影程序 Acc版 v4.0，可以任意定制播放器,支持土豆网、我乐网、新浪网、偶偶网、优酷、六房间、迅雷P2P等视频播放，可完全整合Helix和Servu服务器完全防止盗链，全部生成静态页面，支持会员下载和观看，支持VIP包天方式和点数方式，支持电影会员用快钱或网银在线即时支付到账，支持广告位管理 最新版本：V3.83 1.系统做免费，收费的电影网站都可以，支持免费，点数，包天方式观看或下载电影 2.支持全站生成htm静态页面，生成速度极快，全自动生成 3.支持防盗链，可完全整合Helix、Servu、IIS组件，全面支持rtsp、ftp、http等协议防盗链 4.在后台可以自由管理网站上的广告 5.支持网站上的注册用户在线支付购买电影点数，也可升级包月等方式 6.系统自带用户注册功能，还可以在后台设置整合其它任意使用Access、Mssql或Mysql数据库的系统 7.加入了代理商销售统计点卡的功能，管理后台可以设置代理商折扣，支付多种方式在线支付 8.可以任意定制播放器,支持土豆网、我乐网、新浪网、偶偶网、优酷、六房间、迅雷P2P等视频播放 默认超级管理员登陆页面:admin.asp 用户名为：admin 密码：admin

### 南非风电接入导则解析 #### 一、引言与目的 《南非风电接入导则》（以下简称“导则”）旨在规定风电场（Wind Energy Facilities, WEFs）接入南非电网的具体条件和技术标准。该导则的发布是为了确保风电场能够安全、稳定地与南非的配电或输电系统连接，同时满足电力系统的运行要求。 #### 二、适用范围与定义 1. **适用范围**：本导则适用于所有希望接入南非配电或输电系统的风电场。 2. **定义与缩写**： - **WEF**：指风能发电设施。 - **POC**：Point of Connection，即连接点，指风电场与电网之间的连接位置。 - **SO**：System Operator，即系统运营商，负责监控和控制整个电力系统的运行。 #### 三、风电场连接要求 本章节详细规定了风电场在连接到电网时所需满足的各项技术指标。 ##### 3.1 频率与电压偏差容忍度 - **正常运行条件**：在正常运行情况下，风电场需要能够在规定的频率范围内稳定运行。例如，南非电网的标准频率为50Hz，允许的偏差范围可能在±0.5Hz之内。 - **异常运行条件**：在电网出现频率波动等异常情况时，风电场应具有一定的自我调节能力，以维持系统的稳定运行。 ##### 3.2 电能质量 风电场需满足特定的电能质量标准，包括但不限于谐波含量、电压波动和闪变等指标，以确保不会对电网造成负面影响。 ##### 3.3 控制与监测功能 - **频率响应控制**：风电场需要具备根据电网频率变化进行调整的能力，以支持电网的频率稳定性。 - **无功功率与电压控制**：风电场应能够提供必要的无功功率支持，并通过适当的控制策略保持电压水平在允许范围内。 ##### 3.4 无功功率控制要求 为了确保电网的稳定运行，风电场需要能够在不同工况下提供足够的无功功率支持。这些要求通常包括最小和最大无功功率输出值以及响应速度等参数。 ##### 3.5 有功功率限制 风电场在必要时应能够按照系统运营商的要求调整其有功功率输出，以避免电网过载或不稳定。 ##### 3.6 功率变化速率 风电场的功率变化速率也受到限制，以防止突然的大功率变化对电网造成冲击。 #### 四、数据与动态模拟模型的提供 风电场运营商需要向系统运营商提供必要的数据和电气动态模拟模型，以便于系统运营商进行准确的预测和管理。 #### 五、信号、通信与控制 1. **来自风电场的信号**：风电场需要向系统运营商发送一系列信号，如功率输出、电压水平等关键数据。 2. **更新速率**：这些信号的更新频率也必须满足一定的要求，以确保数据的实时性。 3. **控制信号**：系统运营商可以根据需要向风电场发送控制信号，如调整功率输出等指令。 #### 六、保护设施 风电场还需配备相应的保护设施，以确保在故障情况下能够迅速切断与电网的连接，避免对电网造成损害。 #### 七、合规监测与报告 - **合规监测**：定期对风电场的运行情况进行监测，确保其始终符合导则中的各项要求。 - **报告**：风电场运营商需要定期向系统运营商提交报告，反映风电场的运行状况及相关数据。 #### 八、附录A—风电场合规测试 附录部分详细介绍了风电场进行合规测试的方法和流程，确保风电场在正式投入运行前能够满足所有技术要求。 《南非风电接入导则》是一份全面而细致的技术文件，它不仅规范了风电场接入电网的具体要求，还对风电场的运行与管理提出了明确的指导原则。这对于保障南非电力系统的稳定性和可持续发展具有重要意义。

内容概要：本文详细介绍了一个三机九节点电力系统在Matlab/Simulink环境下的仿真模型，该模型包含1个风机和2个同步机，风电渗透率达到20.7%。文中不仅介绍了模型的基本搭建方法，如创建新的Simulink模型、添加风机和同步机模块，还深入探讨了风电渗透率的计算及其对电力系统稳定性的影响。此外，文章展示了如何通过仿真运行和结果分析来评估风电接入对电力系统的影响，特别是在低电压穿越、频率响应等方面的表现。 适合人群：从事电力系统仿真研究的技术人员、高校相关专业师生以及对新能源并网感兴趣的工程技术人员。 使用场景及目标：①研究风电接入对电力系统稳定性的影响；②优化风电渗透率下的系统参数配置；③验证不同控制策略的有效性；④为电力系统的规划和运行提供理论依据和技术支持。 其他说明：文章提供了详细的代码示例和参数设置指导，帮助读者更好地理解和复现实验结果。同时，强调了一些常见的仿真陷阱和实用技巧，如PWM载波频率的选择、风速模型的改进等。

风电并网是指将风力发电系统接入公共电力系统中，从而实现风能作为一种可再生能源在电网中的有效利用。随着技术的发展，风力发电已成为全球可再生能源领域发展最快的行业之一。为了提高风电在电力系统中的运行稳定性，风电机组的调频控制技术显得尤为重要。调频控制可以保证风电并网后电网的频率稳定，使风力发电机组在电网频率波动时能够有效地调节发电功率，以适应电网负荷的变化。其中，四机两区系统是一个典型的电力系统模型，它包括四个发电机和两个区域，是研究电力系统稳定性和控制策略的重要工具。 在进行风电并网及调频控制的研究时，通常使用MATLAB这类科学计算软件来进行建模和仿真。MATLAB提供了丰富的工具箱，能够对电力系统的动态过程进行模拟分析。例如，Simulink模块库可以用来搭建复杂的动态系统模型，并进行仿真，从而直观地观察系统的动态响应。通过使用MATLAB进行风电并网的研究，可以模拟实际风电场的运行状况，对不同并网策略进行分析，找出最优的并网方案。 风电并网技术分析与四机两区系统并入风电策略的研究，涉及到系统稳定性分析、控制策略设计、模型建立、系统仿真等多个方面。在系统稳定性方面，研究者关注如何在风电大规模并网的情况下，保持电力系统的稳定运行。这包括电网的电压稳定性、暂态稳定性以及频率稳定性等。控制策略设计则关注于如何设计有效的控制算法，使得风电场在并网后能够平滑地调整出力，以满足电网调度的需求。此外，风电并网技术在环境下的应用研究，还需要考虑如何减少风电并网对周围环境的影响，比如电磁干扰、噪音控制等。 调频控制策略的研究主要集中在如何通过控制策略来提高风电并网后系统的调频能力，包括频率的快速响应和准确调整。调频控制策略能够使风电场在电网负荷变化时，及时调整输出功率，以此来稳定电网频率。而风电并网中的调频控制研究，还需关注风电自身的不确定性对电网稳定性的影响。风速的随机性、风电机组的动态特性等因素都会对风电并网的调频控制带来挑战。 风电并网是一个复杂的工程问题，它不仅涉及到风电技术本身，还涉及到电力系统稳定性的控制策略，以及对环境影响的评估。通过使用MATLAB等仿真工具，结合理论分析与实际应用，可以为解决这一问题提供有效的技术支持和解决方案。

内容概要：本文档详细解析了信息安全领域的实战项目（2025版），涵盖三大核心类型：数据安全防护类（如加密与脱敏、日志监控系统）、攻防对抗演练类（如渗透测试实战、电子取证与反诈）、合规与风控类（如等保2.0实施、GDPR数据治理）。介绍了关键技术工具链，包括漏洞检测（Nessus、Fortify）、数据保护（Vormetric加密网关、Splunk日志）、身份认证（多因素认证）、AI安全（天擎大模型、对抗样本生成技术）。列举了行业应用典型案例，公共安全领域（天擎大模型应用、视频侦查实战）和企业级安全建设（DevSecOps实践、零信任架构落地）。最后阐述了项目开发与实施要点（需求优先级、技术选型建议、风险规避策略）以及能力提升路径（入门阶段、进阶方向、实战资源）。 适合人群：信息安全从业者、网络安全工程师、数据安全分析师、攻防演练人员、合规与风控专员。 使用场景及目标：①帮助从业人员了解最新信息安全技术的应用和发展趋势；②为具体项目的规划、实施提供参考；③指导不同阶段从业者的能力提升路径。 阅读建议：读者应结合自身工作场景重点关注相关部分，对于技术选型和技术实现细节，可进一步深入研究文档提供的工具和技术。

风电光伏场景模拟与削减分析：基于拉丁超立方抽样与算法优化处理,基于蒙特卡洛模拟与拉丁超立方抽样的风电光伏场景生成与削减分析,风电光伏的场景生成与消减-matlab代码 可利用蒙特卡洛模拟或者拉丁超立方生成光伏和风电出力场景，并采用快速前推法或同步回代消除法进行削减，可以对生成场景数和削减数据进行修改，下图展示的为1000个场景削减至10个典型场景，并获得各场景概率。 这段程序主要是使用拉丁差立方抽样方法生成1000个场景，并通过一定的算法对这些场景进行削减，最终得到剩余的10个场景。下面我将对程序的功能、应用领域、工作内容、主要思路以及涉及的知识点进行详细解释。 1. 功能和应用领域： 这个程序的主要功能是生成可再生能源场景，并通过削减的方式得到一组较少的场景。它可以应用在能源领域的风电和光伏发电场景的建模和分析中。通过生成不同的场景，可以对风电和光伏发电的潜在情况进行模拟和评估，从而帮助决策者制定相应的能源规划和管理策略。 2. 工作内容： a. 首先，程序定义了两个平均值数组`wf1`和`wf2`，分别表示风电和光伏发电的平均值。 b. 然后，创建了三个矩阵`

### 风电功率预测方法综述 #### 一、引言 近年来，随着全球对清洁能源的需求日益增加，风能作为一种重要的可再生能源形式受到了广泛关注。然而，风力发电的间歇性和不确定性对电网的安全稳定运行构成了挑战。为了解决这一问题，风电功率预测成为了关键的技术环节之一。本文将根据《风电功率预测方法综述》的内容，详细介绍当前风电功率预测的主要方法和技术，并分析其在实际应用中的局限性及未来发展方向。 #### 二、确定性预测方法 ##### 2.1 统计学习方法 统计学习方法是风电功率预测中的一种常见手段，它主要依赖于历史数据来进行预测。这类方法的核心思想是通过分析历史风速、风向等气象数据与风电场实际发电量之间的关系，建立数学模型来预测未来的发电功率。常见的统计学习算法包括但不限于时间序列分析、支持向量机(SVM)、神经网络(NN)等。 - **时间序列分析**：利用过去的数据序列来预测未来趋势，适用于短期预测。 - **支持向量机(SVM)**：通过构建最优分类超平面来实现非线性数据的分类和回归预测，对于处理高维数据有较好的性能。 - **神经网络(NN)**：模拟人脑神经元结构，通过训练调整权重参数来实现复杂函数的拟合，适用于处理非线性关系较强的数据集。 ##### 2.2 物理模型 与仅依赖历史数据的统计学习方法不同，物理模型更加注重气象学原理的应用，通常会结合数值天气预报(NWP)数据作为输入来提高预测精度。这种方法能够更准确地反映风力发电过程中的物理机制，例如风速的变化、温度、湿度等因素的影响。常见的物理模型包括： - **基于物理的模型**：这些模型通常需要大量的气象输入数据，如风速、风向、气压等，并考虑地形、地表粗糙度等因素的影响。 - **混合模型**：结合统计学习方法与物理模型的优点，既考虑了物理机制又利用了历史数据的趋势特征，从而提高了预测准确性。 #### 三、概率性预测方法 概率性预测方法旨在评估预测结果的不确定性，通过提供预测值的分布信息来帮助决策者更好地理解风险。这类方法不仅给出单一的预测值，还提供了该值的概率分布或置信区间，使得电力调度人员可以根据不同的风险偏好制定相应的调度策略。常见的概率性预测方法包括： - **蒙特卡洛模拟**：通过随机抽样来估计预测结果的分布，适用于处理复杂系统的不确定性。 - **贝叶斯方法**：基于贝叶斯定理，通过先验概率和似然函数更新后验概率，适用于处理小样本数据的情况。 - **可信区间估计**：通过计算预测结果的可信区间来表示预测结果的不确定性范围。 #### 四、风电爬坡事件预测 风电爬坡事件是指在短时间内风力发电功率发生剧烈变化的现象，这种现象对电网的安全稳定运行构成严重威胁。因此，准确预测爬坡事件对于保障电网安全至关重要。目前，针对风电爬坡事件的预测方法主要包括： - **基于机器学习的方法**：利用机器学习算法识别导致爬坡事件的关键因素，如风速突变等。 - **基于物理模型的方法**：结合气象学原理，通过分析风速变化的趋势来预测可能发生的爬坡事件。 - **综合模型**：结合多种预测方法的优势，通过集成学习等方式提高预测准确性。 #### 五、面临的挑战与未来方向 尽管风电功率预测技术已经取得了显著的进步，但仍存在一些挑战需要克服，例如： - **数据质量与完整性问题**：高质量的历史数据对于建立准确的预测模型至关重要，但实际收集过程中往往面临数据缺失、噪声等问题。 - **多尺度预测能力**：现有的预测模型在短时预测方面表现较好，但在更长的时间尺度上预测准确性下降。 - **模型的泛化能力**：如何让预测模型能够在不同地区、不同气候条件下保持良好的预测效果是一大挑战。 为了应对这些挑战，未来的研究可以从以下几个方面入手： - **开发更加智能的数据预处理技术**：提高数据的质量和可用性，减少噪声的影响。 - **融合多种预测方法**：通过集成学习等技术，结合不同方法的优点，提高预测的鲁棒性和准确性。 - **引入深度学习等先进技术**：利用深度学习强大的特征提取能力和模式识别能力，进一步提升预测精度。 - **加强跨学科合作**：结合气象学、电力系统学等多个领域的研究成果，共同推动风电功率预测技术的发展。 风电功率预测是一项复杂而重要的任务，涉及到多个学科领域的知识和技术。随着相关技术的不断进步和发展，我们有理由相信未来风电功率预测将会变得更加准确可靠，为实现清洁可持续能源的目标做出更大贡献。

新能源接入的电力市场主辅联合优化出清模型：基于IEEE30节点与风电机组的经济调度与备用服务策略分析,新能源接入的电力市场主辅联合优化出清模型：基于IEEE30节点与风电机组的经济调度与备用服务市场分析,《新能源接入的电力市场主辅联合出清》 出清模型以考虑安全约束的机组组合模型(SCUC)和经济调度模型(SCED)组成。 程序基于IEEE30节点编写，并接入风电机组参与电力市场，辅助服务市场为备用市场。 出清后可得多种结果，包括机组计划，风机出力，线路功率等。 Eand_0R_UC.m 这个程序主要是一个机组组合问题的求解程序，用于优化电力系统中火电机组和风电机组的出力调度，以最小化成本为目标。下面我将对程序进行详细分析。 首先，程序开始时进行了一些初始化操作，包括清除变量、加载参数和数据。参数包括机组参数、负荷曲线、网络参数和风电参数等。然后，定义了一些系统参数，如机组数、风电机组数、节点数和时间范围等。 接下来，程序定义了一些决策变量，包括机组状态变量u、机组实时功率p、机组实时最大功率Pmax、机组实时最小功率Pmin、风电机组实时功率Pw、机组启动成本costH、机组关停成

基于N-K安全约束的光热电站电力系统优化调度模型：提升风电消纳与调度经济性,基于N-K安全约束的光热电站电力系统优化调度模型：提升风电消纳与调度经济性,含风电光伏光热电站电力系统N-k安全优化调度模型 关键词：N-K安全约束 光热电站 优化调度 参考文档：《光热电站促进风电消纳的电力系统优化调度》参考光热电站模型； 仿真平台: MATLAB +YALMIP+CPLEX 主要内容：代码主要做的是考虑N-k安全约束的含义风电-光伏-光热电站的电力系统优化调度模型，从而体现光热电站在调度灵活性以及经济性方面的优势。 同时代码还考虑了光热电站对风光消纳的作用，对比了含义光热电站和不含光热电站下的弃风弃光问题，同时还对比了考虑N-k约束下的调度策略区别。 以14节点算例系统为例，对模型进行了系统性的测试，效果良好。 ,N-K安全约束; 光热电站; 优化调度; 电力系统; 弃风弃光; 14节点算例系统,基于N-K安全约束的光热电站优化调度模型研究

Matlab代码：含热网的综合能源系统(IES)优化运行 风电、光伏、CHP机组(燃气燃煤)、燃气锅炉、火力发电机组，吸收式制冷机、电制冷机、蓄电池，蓄热罐等设备 负荷类型：冷、热、电 优化目标：IES(综合能源系统）的运行成本最小 成本主要包括：燃气成本、运行维护成本，碳排放惩罚成本、可再生能源丢弃惩罚成本 优化算法：混合整数线性规划，凸优化，非线性向线性的转化等 优化结果：得到系统的最优调度方案及最小运运行成本。 程序注释详细，有助于提高IES优化程序编写的能力 综合能源系统(IES)是一个集成了多种能源产生、转换、存储和消费设施的系统。在这些设施中，包括了风力发电、光伏发电、联合循环发电机组(CHP)，它们可以使用燃气或燃煤作为燃料。此外，还包括了传统的燃气锅炉和火力发电机组，以及用于电力和热能管理的设备，例如吸收式制冷机、电制冷机、蓄电池和蓄热罐等。该系统的负荷类型主要是冷、热、电三种，对应着我们的日常生活中最为常见的能源使用形式。 优化目标是使得IES的运行成本最小化，这其中包括了燃气成本、运行和维护成本、碳排放带来的环境成本以及对可再生能源未能充分利用的惩罚成本。为了实现这一目标，研究者们采用了一系列优化算法，如混合整数线性规划、凸优化等。这些算法能够将非线性问题转化为线性问题进行处理，提高求解的效率和准确性。 优化的结果是获得一个最优的调度方案，这个方案能够指导系统的各个部分如何协同工作以达到最小的运行成本。这个过程涉及到对多种设备运行状况的统筹考虑，包括何时启动、关闭设备，如何分配负载，以及如何高效地利用存储设备。 此外，该Matlab代码的程序注释非常详细，这对于理解代码逻辑、提高IES优化程序编写的能力具有重要的帮助作用。注释清晰地解释了每一部分代码的功能和算法选择的原理，使得其他研究者或工程师在阅读和修改代码时更加容易上手，同时也有助于代码的维护和后续的开发工作。 在探讨电动工具中的电钻与电扳手控制方案的文档中，我们可以了解到电动工具工作原理及应用，虽然与IES的主题不同，但反映出文件集合中包含不同领域的技术资料。类似的，通过分析其他文件内容，我们可以获取IES系统优化运行的背景介绍、风电与光伏机组在IES中的具体应用、基于IES优化运行的技术探索等多方面的信息。这些内容对于构建一个全面的IES优化知识体系至关重要。 总体来说，这些文件提供了一个全面的视角来理解和优化综合能源系统。通过深入分析这些资料，可以对IES的构建、运行和优化有更深层次的认识，为实现更加高效和可持续的能源管理提供理论和实践的支持。