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翁亮涛:含自适应虚拟电容控制的直流母线电压综合控制策略

由于直流微电网广泛采用传统下垂控制,因而在恒功率负荷扰动时,系统存在母线电压变化速度快、振荡、偏移大等问题,不利于电压敏感负荷的正常运行。为解决上述问题提出一种由改进的自适应虚拟电容控制(improved adaptive virtual capacitor control,IAVCC)、振荡抑制器和电压补偿器组成的直流母线电压综合控制策略。其中,IAVCC在负荷扰动时可根据母线电压变化率自适应地调节虚拟电容大小,从而增强直流微电网惯性,减缓母线电压变化速度,改善系统动态特性。在此基础上,振荡抑制器通过滤除母线电压的高频振荡分量,显著地抑制了电压振荡。此外,电压补偿器可实现母线电压无偏差调节,解决了负荷功率增加时母线电压跌落严重的问题。所提出的综合控制策略实现了直流母线电压动态特性优化、振荡抑制以及无偏差调节,改善系统动态性和稳定性。最后通过基于RT-LAB的实验验证所提策略的可行性。

  • 2024-11-12
  • 阅读597

电信网络人工智能及应用

1956 年,在达特茅斯学院举行的一次会议上,人工智能这个研究领域被正式确立,距今 60 多年里,人工智能先后经历了上世纪六十年代和八十年代两次繁荣。进入 21 世纪后,借助互联网、云计算等信息基础设施的广泛应用以及 CPU/GPU 等计算硬件能力的大幅提升,深度学习算法带动了本轮人工智能大发展,并给出了亮眼的成绩。例如:在围棋方面,AlphaGo 力胜世界冠军;语音识别方面,目前所有的商用语音识别算法都基于深度学习算法,并带动了一大批智能音箱、智能手机语音应用的繁荣;在图像分类领域,目前针对某些具体任务的图像算法分类正确率可以达到或超过人的水平,但软件系统处理速度和效率可以远超人类。除此之外,深度学习在人脸识别、通用物体检测、图像语义分割、自然语言理解等领域的应用也取得了突破性的进展并不乏成功商用的案例。

  • 2021-03-28
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2025中国的芬太尼类物质管控白皮书

毒品是人类社会的公害,治理毒品问题事关人类前途命运。 当前,国际毒潮持续泛滥,全球毒品种类、产量、滥用人员不 断增多,对人类生存发展构成严重威胁。近年来,以芬太尼类 物质为代表的合成毒品问题来势凶猛,给国际社会带来的危害 日趋严重,给全球毒品治理带来新挑战。

  • 2025-04-01
  • 阅读596
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致趣百川:2023医疗数字化转型白皮书-客户洞察与研究

2023 年,我们发现医疗行业对于数字化营销有了进一步的要求,即精细化的营销,而客户画像(HCP360)在其中扮演着至关重要的角色。通过采访众多头部企业营销数字化转型的操盘手、掌舵人,我们走进医疗数字营销的深水区、数字营销核心——客户洞察与研究,其中客户画像(HCP360)是精细化营销的基石。

  • 2023-05-26
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  • 21页
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变频器的安装、原理、接线、维护及故障处理

变频器的安装、原理、接线、维护及故障处理

  • 2023-02-16
  • 阅读596

IT橘子中国人工智能与教育融合应用报告50页

IT橘子中国人工智能与教育融合应用报告50页

  • 2021-09-22
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智慧公路信息化的物联网方案

全球交通问题日趋严重,主要体现在交通事故、交通拥堵、道路健康三个方面。 交通事故:全球每年因公路交通事故造成的经济损失高达5000亿美元,预测今后20年内,全球公路交通事故每年将导致130万人死亡。中国仅2018年交强险赔付即达到1384亿元。 交通拥堵:美国2017年交通拥堵照成的经济损失达到3050亿美元,国内的交通拥堵造成的经济损失也正在日益增长。北京2017年交通拥堵造成的时间成本损失达1049元/月,占月均工资的12.4%。 道路健康:美国在2025年前需要花4.5万亿美金修复美国道路的基础建设。中国每年道路养护费用约一万亿元(2018年收费公路16.81万公里,占比3.5%,收费公路养护支出589.3亿元)。 由此可见,交通安全、交通拥堵、道路养护是交通系统的三大主题,几乎所有的科技创新都以此为中心,而智能网联与智慧公路正是解决上述问题的有效手段。

  • 2021-03-19
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2019中国人工智能产业发展指数

人工智能已成为促进经济社会发展的重要驱动力。国家工业信息安全发展研究中心(工业和信息化部电子第一研究所)副主任李新社在发布时说,当前,我国人工智能产业发展步入快车道,各地结合自身条件,加快人工智能产业发展布局,相继出台产业支持政策,区域间竞争态势初步形成。

  • 2021-03-28
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随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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