2020年第34期评级更新榜单 | TokenInsight

TokenInsight近期新增了四个项目分析,包括ThunderCore、Celo、Arweave和Tellor,用户可通过其官方网站获取多语种行业报告和项目分析报告。TokenInsight提供项目GitHub代码提交次数、白皮书汇总、基于通证生态制作的TI指数报告等信息。

↯ 要点总结

本期一共新增项目4个,分别为ThunderCore,Celo,Arweave和Tellor。

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跟网型逆变器小干扰稳定性分析与控制策略优化研究(Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕跟网型逆变器的小干扰稳定性展开分析,重点研究其在电力系统中的动态响应特性及控制策略优化问题。通过构建基于Simulink的仿真模型,对逆变器在不同工况下的小信号稳定性进行建模与分析,识别系统可能存在的振荡风险,并提出相应的控制优化方法以提升系统稳定性和动态性能。研究内容涵盖数学建模、稳定性判据分析、控制器设计与参数优化,并结合仿真验证所提策略的有效性,为新能源并网系统的稳定运行提供理论支持和技术参考。; 适合人群:具备电力电子、自动控制或电力系统相关背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事新能源并网、微电网或电力系统稳定性研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 分析跟网型逆变器在弱电网条件下的小干扰稳定性问题;② 设计并优化逆变器外环与内环控制器以提升系统阻尼特性;③ 利用Simulink搭建仿真模型验证理论分析与控制策略的有效性;④ 支持科研论文撰写、课题研究或工程项目中的稳定性评估与改进。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Simulink仿真模型,深入理解状态空间建模、特征值分析及控制器设计过程,重点关注控制参数变化对系统极点分布的影响,并通过动手仿真加深对小干扰稳定性机理的认识。
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