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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801

8000字详解银行业数据治理架构体系搭建

为引导银行业金融机构加强数据治理,充分发挥数据价值,全面向高质量发展转变,银监会于2018年发布了《银行业金融机构数据治理指引》,主要内容如下:

  • 2022-11-21
  • 阅读799

北京政数局-2024北京“数据要素x”典型案例

当前,数据要素已成为培育发展新质生产力、推动高质量发展的基础资源和创新引擎,在赋能经济发展、丰富人民生活、提升城市治理现代化水平等方面的价值不断凸显。各行业各领域的数据要素典型场景应用的复制推广,对充分发挥数据要素的放大、叠加、倍增作用,释放数据要素价值,赋能经济社会高质量发展具有重要意义。 北京在推动数据要素市场化配置改革上优势得天独厚,拥有全国规模最大、类型最多、层级最高的数据资源,数据基础设施完善,数据生态集聚,是数据要素市场建设和发展的引领型城市。近年来,北京始终坚持首善标准,锐意改革创新,在培育数据要素市场、全面激活数据要素潜能方面取得了一系列成果。

  • 2024-07-09
  • 阅读798
  • 下载0

北京金融法院审判工作白皮书(2021-2024)

金融是国民经济的血脉,是国家核心竞争力的重要组成部分。北京作为国家金融管理中心,在提升国家金融核心竞争力、维护国家金融安全、落实国家金融开放任务中承担重要使命。2020年12月30日,中央深改委第十七次会议审议通过了《关于设立北京金融法院的方案》。2021年3月18日,北京金融法院正式挂牌成立。设立北京金融法院是党中央立足国家金融战略实施。

  • 2024-05-29
  • 阅读798
  • 下载5
  • 29页
  • pdf

数字孪生工业软件白皮书(2023年)

数字孪生从概念萌芽发展至今,在近20年的发展过程中,已经逐步形成了较完备的理论技术体系,并在多个行业和细分领域开展了应用,助力了行业的数字化转型发展,体现了强大的理念技术优势和生命力。随着数字化进程的不断推进,各行各业对数字孪生的应用需求越来越迫切。然而,由于缺乏统一的软件平台,导致研发人员难协作、功能开发难复用、优质资源难聚集。本书在国家重点研发计划(项目编号:2020YFB1708400)的支持下,尝试回答以下几个问题:

  • 2023-08-02
  • 阅读797
  • 下载1

DLT573-2021《电力变压器检修导则》标准宣贯、附DL/T573—2021电力变压器检修导则

DLT 573-2021《电力变压器检修导则》标准宣贯、附DL/T 573—2021 电力变压器检修导则

  • 2023-01-27
  • 阅读792

计及转折性天气过程识别与检验的短期风电功率预测

为提升数值天气预报(numerical weather prediction,NWP)对于短期风电功率预测的指导意义,计及转折性天气过程对功率预测的影响,提出了一种考虑转折性天气过程识别与检验的短期风电功率预测方法。对时间序列的NWP间隔15 min的样本采用基于门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)分类器进行转折性天气过程的识别,基于识别结果,采用基于面向对象的诊断检验方法(method for object-based on diagnostic evaluation,MODE)对转折性天气过程的风速序列进行检验,挖掘NWP预报规律性。根据待预测时段的天气过程识别结果匹配天气过程,选用不同模型进行短期风电功率预测。将所提方法应用于中国吉林某风电场进行算例验证。结果表明转折性天气过程识别方法具有较高的识别准确率。各类天气过程条件下RMSE值平均降低2.77%,MAE值平均下降了2.46%,证明了该方法的有效性。

  • 2024-11-20
  • 阅读792

智慧高速解决方案(13页 PPT)

2020年5月19日,交通运输部副部长刘小明在国务院新闻办公室举办的新闻发布会上表示,将围绕基础设施的智能化、陆运一体化、车路协同等前沿的技术方向,推动新技术的应用

  • 2024-09-23
  • 阅读792
  • 下载0
  • 13页
  • pptx
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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