jupyter5notebook的博客

本文提出了一种基于净能量表（NEM）和沃尔什-哈达玛变换（WHT）的现代配电系统孤岛检测方法。该方法利用NEM采集PCC处的电压信号，通过WHT进行信号处理，并结合人工神经网络（ANN）对孤岛、故障及正常运行状态进行分类检测。仿真结果表明，该方法在20ms内即可准确识别孤岛事件，满足IEEE 1547-2018标准要求，具有检测速度快、准确性高、成本低等优势。相较于传统检测方法，该方案充分利用现有NEM设备，减少额外硬件投入，适用于风力涡轮机微电网等分布式能源系统，具备良好的实际应用前景与拓展潜力。

本文探讨了基于网络重构的微电网停电管理方法，旨在提高电力系统的可靠性。通过分布潮流（DLF）方法进行稳态建模，并利用Typhoon HIL实时仿真平台验证结果，分析了IEEE 33总线系统在正常与重构配置下的性能差异。研究结果显示，重构后的网络在功率效率、电压分布及可靠性指标（如SAIFI、SAIDI、CAIDI和AENS）方面均有显著提升。结合蒙特卡罗模拟评估不同天气和线路条件下的可靠性，证明网络重构能有效降低停电频率与持续时间。最后提出了实际应用中的决策流程及未来研究方向，包括复杂拓扑、实时优化与多目标

本文研究了基于灰狼优化算法（GWO）的三相输电线路参数最优估计方法，对比分析了GWO、WOA、MFO等多种元启发式优化算法在电容和电感参数估计中的性能。通过实验验证，GWO算法在计算成本、收敛速度和准确性方面优于其他算法，尤其在处理电容与电感估计问题时表现出更高的效率和鲁棒性。结合帐篷映射初始化和高斯变异扰动策略，GWO有效避免了局部最优，提升了全局搜索能力。结果表明，GWO在电力系统参数估计中具有良好的应用前景，并为未来分布式发电、故障诊断等工程问题提供了可行的优化解决方案。

本文介绍了一种基于太阳能光伏技术的自动灌溉系统，结合微控制器与土壤湿度传感器，实现对植物的智能浇水。系统利用太阳能充电，通过电池供电驱动水泵，并可扩展自动施肥功能。适用于家庭园艺、商业种植及干旱地区农业，具有高效节能、自动化程度高、环境友好等优点。文章详细阐述了系统硬件结构、工作原理、程序设计及实际应用前景，并探讨了未来在技术优化、成本控制和用户支持方面的改进方向，为可持续农业发展提供了可行方案。

本文探讨了在配电系统中利用并联电容器降低功率损耗和改善电压分布的方法。分析了技术与非技术损耗、电压波动原因及其影响，阐述了低功率因数的危害及通过电容器提高功率因数的机制。介绍了不同电容器安装方式及其优势，并以实际11kV馈线为例，展示了安装电容器后在高压和低压网络中的节能效果。进一步综述了TLBO、PSO、GA、CS、ACO、GWO、TS等多种优化算法在电容器位置与容量优化中的应用，比较了其优缺点并给出了操作流程与应用案例。结果表明，合理配置电容器可显著减少系统损耗、提升电压稳定性。未来可通过自动切换电容器

本文全面探讨了电动出行的现状、历史发展、技术构成及未来前景。从早期电动车的诞生到20世纪的三次发展热潮，文章回顾了电动汽车的演进历程，并详细介绍了当前主流的电池技术与电动汽车类型。文章重点分析了印度在电动出行领域面临的机遇与挑战，包括电池制造基础薄弱、充电设施不足、政策不完善以及人才短缺等问题。同时指出，在政府政策支持、可再生能源整合和技术创新的推动下，电动出行将成为实现绿色交通和碳中和目标的关键路径。

本文系统介绍了内置式永磁同步电机（IPMSM）在铁路牵引应用中的经典与先进控制方法，涵盖磁场定向控制（FOC）、直接转矩控制（DTC）和模型预测控制（MPC）及其子类模型预测电流控制（MPCC）与模型预测转矩控制（MPTC）。文章详细分析了IPMSM的数学建模、运行区域划分及各类控制策略的原理与实现方式，并通过仿真对比了各方法在稳态与动态性能上的表现。结果表明，预测控制在动态响应和非线性处理方面优势明显，而FOC在稳定性上更优。最后提出了控制方法的选择建议，并展望了智能化、多目标优化与集成化协同控制等未来发

本文研究了混合离网双轴光伏跟踪系统与燃料电池能源系统的性能优化，以及径向配电网络中分布式发电（DG）的高效集成策略。通过HOMER软件模拟确定了光伏-燃料电池系统的最佳配置，实现了100%可再生能源供电和全年无电力短缺。同时，采用粒子群优化（PSO）算法对多个IEEE标准配电系统进行DG最优配置，显著降低了功率损耗，提升了电压质量和能源利用效率。结果表明，所提出的方法在降低能耗成本和改善系统性能方面优于现有方法，为可再生能源系统的规划与优化提供了有效支持。

本文提出了一种适用于电动汽车感应电机驱动的无速度传感器模型预测电流控制（MPCC）方案。通过结合基于定子电流的模型参考自适应系统（is-MRAS）进行转子速度估计，消除了对物理速度传感器的依赖，提升了系统可靠性并降低了成本。MPCC利用系统模型预测未来电流并优化电压矢量选择，实现了快速动态响应和优良稳态性能，且无需加权因子，算法简洁。仿真结果表明，该方案在宽速度范围内具有良好的速度跟踪能力，即使在接近零速时也能稳定运行。结合FOC实现了转矩与磁通的独立控制，进一步增强了控制精度。本方案在电动汽车及工业自动化

本文研究了太阳能微电网中铅碳混合超级电容器（Pb-C HUC）的性能优化，通过实验分析150个商用12V/2500F HUC模块在不同充放电协议下的关键参数，如电容、充电效率和能量输出。研究表明，单步充电不适用于HUC，而两步充电（CCCV）可显著提升性能。综合充电时间、容量输出及安全性，2A_3h充放电协议被确定为最优标准协议，其总充电时间为4.5小时，电容、充电容量和能量输出均接近额定值，适用于太阳能微电网的能量存储应用。

本文深入解析了开关直流-直流转换器开环响应的多种建模技术，包括状态空间建模、小信号建模和电路平均法（CA），并针对降压、升压和降压-升压转换器进行了详细分析。通过推导大信号与小信号模型，结合LTSpice和MATLAB仿真，研究了各类转换器在连续导通模式下的稳定性特性。结果表明，降压转换器具有良好的稳定性，而升压和降压-升压转换器因存在右半平面零点导致开环不稳定。文章还展望了隔离拓扑建模、控制器设计及平均电流控制等未来研究方向，为DC-DC转换器的设计与优化提供了理论支持和实践指导。

本文深入研究了同步降压和升压转换器的数学建模与稳定性分析，通过理想与非理想条件下的小信号建模推导出传递函数，并利用波特图分析系统稳定性。重点探讨了同步升压转换器因右半平面零点导致的高频相位反转问题。同时，构建了基于等效电路模型（ECM）的锂电池系统模型，结合参数估计技术开发了48V、10Ah电池组模型，可用于BMS控制算法的虚拟验证。研究结果对电力电子系统设计及电动汽车电池管理具有重要意义，未来将拓展至老化效应建模与控制策略优化方向。

本文提出了一种基于深度学习的新型电力负荷预测模型，采用多层感知器（MLP）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）对不同时间尺度的电力负荷进行预测。利用Kaggle数据集，结合Scikit Learn、TensorFlow和Keras工具，通过R²、RMSE和MAPE指标评估模型性能。结果表明，MLP在24小时短期预测中表现最佳，而LSTM在15天和30天中长期预测中具有更高准确性。文章还总结了各算法特点，提出了实际应用建议，并展示了模型工作流程与关键公式，为智能电网中的负荷预测提供了有效解决方

本文探讨了物联网与绿色工程在智能建筑中的应用，重点分析了如何通过物联网技术提升建筑能源效率，实现可持续发展。文章介绍了智能建筑能源管理系统（BEMS）的工作流程、传感器与执行器的作用、多种无线通信协议的比较，以及太阳能和生物质能在智能建筑中的集成应用。同时，阐述了智能建筑在节能、自动化、安全性和资源优化等方面的显著优势，并展望了未来智能建筑与智慧城市融合发展的趋势。

本研究探讨了不同反射材料（不锈钢303和铝A011）对太阳能抛物槽式集热器热效率的影响。实验在印度泰米尔纳德邦西部地区进行，结果表明铝A011反射材料具有更高的反射率和热效率（68.07%），优于不锈钢303（52.9%）。文章分析了集热器的设计、工作原理、实验过程及实际应用，并提出了维护建议与未来发展方向，为太阳能热利用系统的优化提供了参考。

本文提出了一种基于ISOGI-Q算法的光伏阵列并网系统设计与控制方案，结合五级级联H桥多电平逆变器（CHB-MLI）作为DSTATCOM，用于改善分布式电网中的电能质量问题。系统在白天可实现光伏发电有功输出，在夜间则作为无功补偿装置提升功率因数。通过MATLAB/Simulink仿真验证，该方案在稳态和动态负载变化及光照波动条件下均表现出优异的谐波抑制能力和快速响应特性，THD低于IEEE-519标准限值。与传统SOGI和SRFT算法相比，ISOGI-Q在基波提取精度和动态性能上更具优势，整体系统具备高效、

本书由多位电气工程领域专家联合编辑，深入探讨了能源互联网在可持续发展中的关键作用。内容涵盖光伏阵列电网集成、太阳能集热器热效率、智能建筑能源管理、电动汽车驱动控制及电池管理系统等核心技术，结合ISOGI-Q算法、深度学习负荷预测、MATLAB/Simulink建模等先进方法，展示了从理论到应用的完整技术路径。通过详实的章节分析与mermaid图示，全面呈现能源互联网在推动绿色转型中的实践价值与未来潜力。