16、电路基础:串联电路的关键定律与规则解析

电路基础:串联电路的关键定律与规则解析

1. 串联电路总电阻与电压源串联

1.1 串联电路总电阻计算

在串联电路中,总电阻 (R_T) 等于各电阻之和,即 (R_T = R_1 + R_2 + R_3)。例如,已知 (R_T = 12k\Omega),(R_2 = 4k\Omega),(R_3 = 6k\Omega),可计算出 (R_1 = R_T - R_2 - R_3 = 12k\Omega - 4k\Omega - 6k\Omega = 2k\Omega)。同时,根据欧姆定律 (E = I R_T),若 (I = 6\times10^{-3}A),(R_T = 12\times10^{3}\Omega),则电源电压 (E = (6\times10^{-3}A)(12\times10^{3}\Omega) = 72V)。

1.2 电压源串联

电压源可以串联连接,以增加或降低施加到系统的总电压。净电压通过将相同极性的电压源相加,并减去相反极性电压源的总和来确定,净极性为较大总和的极性。
- 示例 1 :如图 5.10(a) 所示,所有电压源都使电流向右流动,净电压 (E_T = E_1 + E_2 + E_3 = 10V + 6V + 2V = 18V)。
- 示例 2 :在图 5.10(b) 中,向左的“压力”更大,净电压 (E_T = E_2 + E_3 - E_1 = 9V + 3V - 4V = 8V)。

下面用表格总结电压源串联的情况:
| 情况 | 电压源连接方式 | 净电压计算 | 净极性 |
| —

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值