高比例分布式光伏的接入改变了配电网的运行方式，并导致配电网出现有功功率损耗过大、调压设备寿命下降、节点电压越限等一系列问题。基于此背景，首先将电压无功优化问题建模为一个马尔科夫决策过程，然后使用无模型的深度强化学习方法进行求解，该方法可以从历史运行数据中捕获光伏发电的间歇性和负荷的波动性。提出了一种图卷积网络的近端策略优化算法（graph convolutional network-proximal policy optimization，GCN-PPO），该算法通过嵌入图卷积网络来提高强化学习智能体对配电网图数据的感知能力。最后以改进的IEEE 33节点测试系统开展算例分析，验证了所提方法的有效性和相比其他方法的优势。结果表明，基于图卷积网络训练的强化学习智能体在配电网拓扑发生变化和测量数据丢失时仍表现出较好的性能。
LCL滤波器具有优越的高频谐波抑制能力，因而在并网逆变器中得到了广泛应用。为了抑制LCL滤波器固有的谐振尖峰，通常采用有源阻尼的方法，这种控制策略虽然抑制了谐振尖峰，但由于数字控制延迟会造成固有谐振点偏移。针对上述问题，提出了一种以虚拟阻抗模型为基础的有源阻尼叠加的控制策略，在抑制谐振尖峰的同时，又避免了固有谐振点的偏移，并且将有效阻尼区扩大至（0，fs/3）。最后，通过搭建LCL型单相并网逆变器仿真系统与硬件在环半实物样机，验证了该控制策略的正确性，实验结果表明了其具有良好的抗干扰能力、动态性能和稳态性能。
模块化多电平矩阵变换器（modular multilevel matrix converter，M3C）是一种用于海上风力发电的低频电力传输AC-AC变换器。为了提高M3C工作的可靠性和稳定性，对其子模块中IGBT（insulated gate bipolar transistor）的开路故障需要有高效准确的诊断方法，为此提出了基于卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）和门控循环单元（gated loop unit，GRU）相结合的深度学习故障诊断方法。在对M3C子模块运行工况分析基础上对原始故障数据进行小波包分析，并通过时序图像转换将其中高频分量转化为二维故障图片作为深度学习的训练及验证数据集，经过CNN对高维数据的特征提取，再通过GRU对数据进行优化训练，实现了对M3C故障类别的诊断识别。所提方法相比传统方法具有更加准确、快速的故障诊断能力。
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在没有网络信息平台的时代，人大代表们的工作开展受客观条件约束较大，例如提交建议和提案，往往只能通过手写、寄送信件的方式，撰写建议、提案耗时长，且流程复杂；提交上报之后，由于办理过程不透明，回复周期长，为代表们的工作增加了难度。履职手段不先进，从一定程度上制约了履职的频率和效果，在这样的情况下，搭建代表的履职信息化支撑平台势在必行。
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