1 建设需求分析国家电网公司应急指挥中心设计由8个子系统支撑：综合布线系统、拾音及扩声系统、视频采集及显示系统、会议电视及会议电话系统、通信与网络系统、集中控制系统、电网调度信息系统、日常办公设备。需要有效的整合各分公司及直属机构现有系统，由公司应急指挥中心统一进行指挥调度。2 系统组网方案说明华平AVCON基于业界领先的视音频技术，推出了新一代的应急指挥调度解决方案，在成熟应用的应急指挥解决方案
微电网逆变器四种经典的控制方式为：PQ控制、VF控制、DROOP控制以及VSG控制，后期会对这四种控制的simulink模型搭建方式做详细介绍，本次先介绍PQ控制方式。控制思路上图表示PQ控制的控制框图，可以做个参考1.PQ控制即为恒功率控制，电压和频率由电网给定，通过控制电流进而控制输出的功率为给定值，所以本质上来说，PQ控制是一种电流控制；2.根据框图可知，通过功率环得到电流的参考信号，再经过
企业微电网能耗管理平台在配电房智能母线监测中的应用一、Acrel-EMS企业微电网能耗管理平台系统结构AcrelEMS企业微电网能效管理平台，采用B/S架构，集成Acrel-1000变电站综合自动化系统与Acrel-2000Z电力监控系统，企业微电网能效管理平台实现了从35kV配电到0.4kV用电侧的整体监控，提供变电站综自系统，电力监控，电能质量监测，电气安全保护，电能统计。对企业的用电管理起到
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2024-07-24 16:44:06
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深度强化学习在智能电网调度中的实践关键词: 深度强化学习，智能电网，调度优化，需求预测，算法应用摘要：本文旨在探讨深
深度强化学习在智能电网调度优化中的应用关键词：深度强化学习、智能电网、调度优化、算法应用
前言： 分治法是将问题划分成一些独立的子问题，递归地求解各子问题，然后合并子问题的解而得到原问题的解。 动态规划（Dynamic Programming）是通过组合子问题的解而解决整个问题。它适用于子问题不是独立的情况，也就是各个子问题包含公共的子问题。在这种情况下，若用分治法会做许多不必要的工作，即重复地求解公共的子问题。动态规划对每个子问题只求解一次，将其结果保存在一张表中，从而避免每次遇
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2024-10-06 14:44:46
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微型 Python Web 框架： BottleBottle 是一个非常小巧但高效的微型 Python Web 框架，它被设计为仅仅只有一个文件的Python模块，并且除Python标准库外，它不依赖于任何第三方模块。路由（Routing）：将请求映射到函数，可以创建十分优雅的 URL模板（Templates）：Pythonic 并且快速的 Pyt
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2023-10-26 19:18:26
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10kV配电网络简单潮流计算程序——电力系统分析课设2018(matlab10kV配电网络简单潮流计算程序——电力系统分析课设2018(matlab)10kV配电网络简单潮流计算程序——电力系统分析课设2018主程序文件说明% 适用于考虑变压器，已知根节点电压与叶节点负荷，多节点，节点数目不确定，树状网络的潮流计算,输入文件的第一个节点必须是根节点
ldt=dlmread(‘network.txt
智能电网作为未来电力系统的发展方向，集成了先进的信息技术、通信技术和控制技术，旨在实现电力的高效、可靠、安全传输与分配。然而，智能电网的复杂性使得传统的调度方法难以满足其多样化的运行需求。多智能体强化学习作为一种新兴的技术，具有在复杂环境中进行分布式决策和协作的能力，能够有效应对智能电网调度中的各种
[toc] 强化学习中的学习率调度 在学习率调度方面，强化学习算法通常采用两种策略：贪心策略和策略梯度策略。这两种策略都涉及到计算学习率，以确定当前状态下下一步的动作。在本文中，我们将介绍这两种策略的实现以及如何进行优化。 贪心策略 贪心策略是一种经典的强化学习算法，其基本思想是每次选择最优的动作。
原创
2023-06-24 07:22:15
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创建线程：int pthread_create(pthread_t *thread, const pthread_attr_t *attr, void *(*start_routine)(void*), void *arg);接下来要说的是：创建线程后，设置线程优先级的问题。获取/设置当前线程使用的调度策略：函数： int pthread_attr_getschedpolicy(const pth
1&sn=ed3882e91fccd92d47573de5a97e96c4&a...
原创
2023-06-23 10:54:34
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全状态反馈控制系统状态反馈控制器 通过选择K，可以改变的特征值，进而控制系统表现。LQR控制器最优控制，其本质就是让系统以某种最小的代价来让系统运行，当这个代价被定义为二次泛函，且系统是线性的话，那么这个问题就称为线性二次问题，设计的控制器（即问题的解）可以称为LQR（Linear Quadratic Regulator）线性二次调节器。1、连续时
基于matlab的数据图像增强处理研究应用 基于 MATLAB 的数据图像增强处 理研究应用 实验课程名称 数字图像处理及应用 2016 年06月30日目录 摘要.2 第一章 绪论 3 1.1.MATLAB 基本知识介绍 3 1.2.图像增强技术概述 .4 第二章基于 MATLAB 的图像增强处理5 2.1 空域处理法 .5 2.1.1 灰度直方图 6 2.1.2 直方图均衡化 6 2.2空域滤波
PS：笔者强烈建议诸位注册一个EETOP的账号，每天签到或者发贴、回贴就有积分了，里面的资源非常丰富，各种软件、资料都能找到。 一、入门首先要掌握HDL（HDL=verilog+VHDL）。 第一句话是：还没学数电的先学数电。然后你可以选择verilog或者VHDL，有C语言基础的，建议选择VHDL。因为v
尽管大部分应用中都将PID算法作为闭环过程控制的事实标准，但对于如何优化PID回路以达到最优性能的方法，人们仍然没有达成共识。在工业自动化行业，尽管大部分人将比例- 积分- 微分 (PID) 算法作为闭环过程控制的事实标准，但优化PID 回路以达到最优性能的最佳方法，仍然没有达成共识。这些实践在概念上很简单：选择用于定义总体控制量的比例、积分和微分的相对大小的增益、速率和重置参数。在实践中，回路整
搜集了各大网络，请教了SLAM大神，终于把SLAM的入门资料搜集全了！在分享资料前，我们先来看看，SLAM技术入门前需要具备哪些知识？首先学习SLAM需要会C和C++，网上很多代码还用了11标准的C++。第二要学会用Linux。第三要会cmake，vim/emacs及一些编程工具。第四要会用openCV, PCL, Eigen等第三方库。只有学会了这些东西，才能真正上手编一个SLAM系统。如果要跑
rosrun robot_sim_demo robot_keyboard_teleop.py出错yhs@yhs-CN15S:~/tutorial_ws$ rosrun robot_sim_demo robot_keyboard_teleop.py
[rospack] Error: package 'robot_sim_demo' not found解决：source ~/tutoria
马尔可夫决策过程 MDP 基于模型的动态规划方法（Model-Based，DP）策略搜索策略迭代值迭代无模型的强化学习方法（Model-Free）蒙特卡洛方法（MC）：效率不高，但是能够展现 model-free 类算法的特性；时序差分方法（TD，Important）：直接从 episode 学习，不需要了解模型本身，即 model-free；可以学习不完整的 episode，通过自身的引导（bo
本文探讨了通过强化学习自动生成学习率调度程序的方法，包括在非负矩阵分解中的理论分析、深度神经网络的应用实践，以及最终提出的轻量级GreedyLR算法，该算法能自适应调整学习率并加速模型收敛。
