通过对单自由体系的分析，得到风荷载激励和从基底输入的加速度之间的关系。通过对风力发电塔的模态分析，得到简化为广义单自由体系的广义质量和广义刚度，求得风力发电塔塔顶位移的时程曲线，采用Savitzky-Golay平滑算法和差分法求得顶点的加速度和速度时程，以此求得合成后的等效加速度。对直接合成后的等效加速度进行傅里叶变换，采用低通滤波器剔除高频分量，进行傅里叶逆变化后得到最终等效加速度。有限元分析结果表明，在此等效加速度下的结构响应和已知响应吻合一致，从而为风力发电塔的减振试验在振动台上完成成为可能。

内容概要：本文详细介绍了使用COMSOL进行热电发电器（TEG）仿真的全过程，涵盖了几何建模、材料参数设置、边界条件定义、求解器配置以及后处理分析等多个方面。重点探讨了温度场和电势场之间的耦合关系，揭示了塞贝克效应在不同工况下的表现形式及其对输出功率的影响机制。同时，文中还分享了许多实用的经验技巧，如正确设置各向异性参数、选择合适的求解器、优化网格划分等，帮助读者避免常见陷阱并提高仿真精度。 适合人群：从事热电器件设计的研究人员和技术工程师，尤其是那些希望深入了解COMSOL仿真工具及其应用的人群。 使用场景及目标：适用于需要精确模拟热电转换过程的实际工程项目，旨在通过理论与实践相结合的方式指导用户掌握热电发电器的工作原理，优化设计方案，提升系统性能。 其他说明：文章不仅提供了详细的数学模型和物理背景解释，还包括大量具体的代码示例和图表说明，便于读者理解和复现研究成果。此外，作者还强调了某些关键环节的操作要点，有助于初学者快速上手并避免不必要的错误。

内容概要：文章介绍了如何利用LSTM（长短期记忆）神经网络构建光伏发电功率预测模型，综合考虑天气状况、季节变化、时间点和地理位置等多种影响因素，通过数据预处理、模型构建与训练，实现对未来96个时间点光功率的精准预测，并通过可视化图表展示预测结果。 适合人群：具备一定机器学习基础，熟悉Python编程，从事新能源预测、电力系统优化或人工智能应用研发的技术人员。 使用场景及目标：①应用于光伏发电站的功率预测系统，提升电网调度效率；②为研究多因素时间序列预测提供技术参考；③通过LSTM模型实现高精度短期光功率预测，支持能源管理决策。 阅读建议：建议结合代码实践，深入理解LSTM在时间序列预测中的应用机制，重点关注数据预处理与模型参数调优对预测精度的影响。

内容概要：本文介绍了在MATLAB环境下实现基于遗传算法（GA）与随机森林（RF）相结合的光伏功率预测项目，旨在通过GA优化RF的关键超参数（如树数量、最小叶节点样本数、特征采样数等），提升预测精度与稳定性。项目采用时间感知的滚动交叉验证作为适应度评估方式，结合RMSE、MAPE及峰值误差惩罚构建业务导向的目标函数，有效应对天气突变、数据缺失等实际挑战。系统架构涵盖数据层、模型层、搜索层、评估层和服务层，支持多源数据融合（如SCADA、气象数据、卫星云图等），输出不仅包括点预测，还提供区间预测与特征重要性分析，增强模型可解释性与业务实用性。; 适合人群：具备一定MATLAB编程基础，从事新能源发电预测、电力系统调度、智能运维等相关领域的科研人员与工程技术人员，尤其适合工作1-3年希望深入理解机器学习在能源场景中应用的研发人员。; 使用场景及目标：①解决光伏功率预测中因天气突变导致的预测不稳定问题；②实现自动化超参数优化以降低人工调参成本；③构建可解释、可部署、符合电力业务需求的预测模型，服务于电网调度、电站运维与电力市场交易决策；④支持多站点批量部署与长期运维。; 阅读建议：建议结合文中提供的代码示例与模型架构图进行实践操作，重点关注适应度函数设计、时间序列交叉验证实现与并行计算配置，同时可扩展研究SHAP解释方法与模型在线更新机制。

内容概要：本文档详细介绍了并联发电机组连接到低压配电网络（LV）的要求。涵盖了技术评估、系统影响评估（如电能质量、局部电压升高、线路保护操作的影响）、孤岛运行、四象限整流器等方面的内容。同时定义了相关术语，包括并网方向、接点位置、并行运行条件、临时并行运行等。此外，还规定了发电模块、发电站、发电单元、微小型发电装置等的定义和技术规范。 适合人群：电气工程师、电力行业技术人员、标准制定机构相关人员。 使用场景及目标：帮助电力公司和相关企业确保发电机组与低压配电网络的安全、可靠并联运行，符合欧盟标准化要求。适用于发电站规划、建设和维护过程中涉及的相关技术和安全规范。

MPC与OpenFAST仿真风力发电机控制,基于OpenFAST与Simlink联合仿真的5MW海上风机MPC变桨控制策略设计与仿真程序研究,MPC变桨控制，OpenFAST与simlink联合仿真。 设计了多入多出线性MPC控制器。 5MW海上风机变桨控制仿真程序+参考文献 机型为OpenFAST 海上固定式单桩5MW风机 ,MPC变桨控制; OpenFAST; simlink联合仿真; 5MW风机; 海上变桨控制; 仿真程序; 参考文献。,MPC变桨控制：OpenFAST与simlink联合仿真研究

在IT领域，反向传播（BackPropagation）是一种广泛应用于神经网络训练的算法，它通过调整权重来最小化预测输出与实际输出之间的误差。这个过程涉及到梯度下降，一种优化算法，用于寻找损失函数的最小值。在本项目“BackPropagation:使用反向传播和多元线性回归预测水力发电厂涡轮机的功率”中，我们将会探讨如何结合这两种方法来预测水力发电设施中涡轮机的输出功率。 让我们深入了解反向传播算法。反向传播的核心在于利用链式法则计算网络中每个权重参数对总损失的偏导数，这些偏导数被称为梯度。然后，使用梯度下降更新权重，使得损失函数逐渐减小，从而提高模型的预测准确性。在训练过程中，数据会被批量送入网络，计算每个批次的损失，并根据损失更新权重，这个过程称为一个训练周期或一个epoch。 在这个项目中，反向传播被用于训练一个多层感知器，这是一类简单的神经网络结构。多层感知器通常包括输入层、隐藏层和输出层，每层由多个神经元组成，神经元之间通过权重连接。对于水力发电厂的涡轮机功率预测，输入层可能包含诸如水流量、水头高度、温度等影响功率的因素，而输出层则输出预测的涡轮机功率。 同时，多元线性回归是一种统计学方法，用于建立输入变量（自变量）和输出变量（因变量）之间的线性关系。在传统的线性回归中，我们假设因变量是输入变量的线性组合。然而，在这个项目中，多元线性回归可能被用作神经网络的激活函数或者作为最后的输出层，以简化模型并提供更直观的解释。 项目文件“BackPropagation-master”很可能包含了源代码、数据集和相关的文档，其中源代码可能使用Java编程语言实现。Java是一种面向对象的语言，适合开发大规模、跨平台的应用程序，包括机器学习项目。在代码中，可能会使用Java的数据结构如数组和集合来存储和处理数据，以及数学库（如Apache Commons Math）来进行矩阵运算和计算梯度。 为了运行这个项目，你需要理解Java编程基础，熟悉神经网络的基本概念，以及如何使用数据集进行训练和验证。你还需要了解如何读取和处理CSV或其他格式的数据文件，这通常是机器学习项目中的常见步骤。此外，理解评估指标（如均方误差或R^2分数）也很重要，它们可以帮助你判断模型的预测性能。 这个项目结合了反向传播和多元线性回归两种技术，使用Java编程语言，以水力发电厂涡轮机功率预测为应用背景，提供了一个学习和实践神经网络预测能力的好机会。通过深入研究项目代码和文档，你可以更深入地理解这些概念，并提升你在机器学习领域的技能。

主动配电网两阶段鲁棒恢复优化模型及其MATLAB代码实现。首先，通过对IEEE Transactions on Power Systems文献的深入解读，阐述了该模型的设计理念与实践应用。该模型针对不确定分布式发电（DG）出力和负荷大小的情况，提出了两阶段鲁棒恢复策略：第一阶段确定故障恢复策略，第二阶段寻找最恶劣场景。文中还介绍了C&CG方法用于求解该模型的具体步骤。此外，文章提供了确定性和两阶段鲁棒故障恢复方法的MATLAB代码，并通过蒙特卡洛模拟法进行N-1故障扫描，验证了模型的有效性和优越性。 适合人群：从事电力系统研究和开发的专业人士，尤其是对主动配电网故障恢复感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标：适用于需要提升主动配电网恢复能力的研究项目和工程实践中，帮助研究人员理解并应用两阶段鲁棒恢复优化模型，从而提高系统的稳定性和可靠性。 其他说明：本文不仅提供理论分析，还包括具体的代码实现，便于读者在实际工作中进行实验和验证。

内容概要：本文介绍了一种基于共直流母线架构的风力、光伏与储能联合并网发电系统仿真模型，涵盖光伏组件采用电导增量法实现MPPT控制，风机通过三相整流与MPPT策略调节功率，储能系统利用双向Buck-Boost电路进行电压电流双闭环控制以稳定800V直流母线电压，并网逆变器采用PQ控制实现恒功率并网。系统在Matlab/Simulink（2018b版）中仿真验证，并网电压电流总谐波畸变率（THD）低于5%，波形质量优异，具备高可靠性与工程参考价值。 适合人群：电气工程、新能源发电、电力电子与自动化相关专业的研究人员、研究生及从事风光储系统设计的工程师。 使用场景及目标：适用于新能源并网系统建模与仿真研究，目标为掌握MPPT控制、PQ控制、双闭环储能管理及多源协同并网技术的实现原理与参数设计方法，支撑科研项目开发或实际工程方案验证。 阅读建议：结合文中提供的Python与Matlab代码示例，深入理解各子系统控制逻辑，建议在Simulink环境中复现模型并调试关键参数以增强实践能力。

电动汽车大规模接入电网的双层优化调度策略：协同发电机、电动汽车与风力发电的调度计划研究,考虑大规模电动汽车接入电网的双层优化调度策略 中文文献可对照《考虑大规模电动汽车接入电网的双层优化调度策略》，研究了发电机、电动汽车、风力的协同优化计划问题，提出了一种基于输电和配电系统层面的电动汽车充放电计划双层优化调度策略。 在输电网层，以减少发电机组的运行成本、PM2.5 排放量、用户的总充电成本和弃风电量为目标，建立了基于机组最优组合的上层优化调度模型；在配电网层，以降低网损为目标，考虑网络安全约束和电动汽车的空间迁移特性，建立了基于最优潮流的下层优化调度模型。 在基于标准 10 机输电网和 IEEE33 节点配电网的电力系统仿真模型上，对所提的基于双层优化的大规模电动汽车充放电调度策略进行了仿真分析，验证了所提双层优化调度策略的有效性和优越性。 程序包含注释 ,核心关键词： 大规模电动汽车; 双层优化调度策略; 电网接入; 协同优化; 发电机组; 排放量; 充电成本; 弃风量; 输电网层优化调度模型; 配电网层优化调度模型; 网损; 空间迁移特性; 电力系统仿真模型。,《大规模电动汽