[讲义] 统计学习方法求解薄板弯曲问题.pdf

说明：在弹性静力学中，一个四端简支的薄板受均布荷载作用下的弯曲问题很难找到解析解。首先通过一些传统的办法，如有限差分和加权残值等方法，得到薄板弯曲时各点的挠度数值解并作原问题的准确值。然后我们基于这一薄板弯曲的数据应用统计学习的方法求解薄板弯曲问题。一方面，我们利用matlab中的神经网络工具箱、回归学习工具箱预测薄板弯曲时各点的挠度；另一方面，通过matlab中的分类工具箱找到薄板的危险截面，即对危险和安全位置进行分类。
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[讲义] 能源互联网电力信息深度融合风险传递_挑战与展望_李存斌.pdf

说明：电力与信息的深度融合是能源互联网发展研究趋势，文中主要针对电力信息融合趋势下的 风险传递现象进行综述与展望。首先，对电力与信息融合的发展趋势分阶段进行了分析，研究了能 源互联网阶段的电力与信息交互模式。在此基础上，从信息风险传递和电力与信息风险交互两个 方面分析了电力与信息风险传递研究现状。最后，对能源互联网下的电力信息融合网络结构从拓 扑和运行层面进行分析，提出了能源互联网下电力信息风险传递前瞻性课题研究思路，借鉴风险元 理论建立了研究该问题的三维框架。
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[讲义] 基于正则极限学习机的非平稳径流组合预测_孙娜.pdf

说明：针对径流时间序列固有的强非线性和非平稳性特征，提出了一种将集合经验模式分解（EEMD）、样本熵 （SE）和正则化极限学习机（RELM）相结合的非平稳日径流预测方法（ES-RELM）。为充分提取径流序列的局 部信息以提高预测精度，利用EEMD-SE 将径流序列分解为一系列差异度明显的子序列，然后根据各子序列的迥 异特征构建了不同的RELM 模型对各子序列进行预测，最后将各个子序列的预测结果叠加从而得到最终预测结 果。将该模型应用于金沙江下游控制站屏山站的日径流预报中，与九种模型对比结果表明，该方法
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[讲义] 大规模水电系统优化调度降维方法研究_理论分析_冯仲恺.pdf

说明：中国水电系统规模持续扩张，使得已有方法在求解大规模水电调度问题时，存在严重维数灾及早熟收敛等 不同程度局限，亟需分析已有方法以便发现其瓶颈所在，为探寻能均衡求解效率与计算精度的实用化方法提供有 益参考。为此，首先深入研究了线性规划、二次规划和动态规划等多种方法的计算复杂度，然后定量对比分析了 各方法在不同情景下的适用性，最后提出“四维一体可拓降维”总体思想，并给出具体的降维方法与策略，建议从 空间维、时间维、状态维和组合维等4个方面开展综合研究，以切实服务于大规模水电系统优化调度的高效优质 求解
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[嵌入式] 纪客老白硬件基础系15：针对EMC如何设计电路-mp4

说明：方向：半导体设计，职场规划、项目管理、硬件设计、高速PCB设计，高速电路设计，EMC设计，仿真等等！ 讲师：白纪龙 飞利浦技术专家、上市公司研发经理、资深硬件教育讲师 1、资历深厚：10余年消费类电子，汽车电子以及医疗电子一线项目研发经验 2、热门项目经验：致力于目前热门物联网技术以及人工智能以及IVD领域医疗器械的研究与实践 3、口碑讲师：为多家上市公司与行业高校进行电子行业知识讲座、技术内训
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[讲义] 考虑后效性影响的梯级水库短期优化调度耦合模型研究_纪昌明.pdf

说明：针对同一梯级中“以电定水”与“以水定电”运行模式并存的状况，本文从梯级总能量的角度出发，结合蓄能 最大与发电量最大准则，构建了梯级水库短期优化调度耦合模型；为提高模型计算精度，考虑了水流滞时、尾水 位变化后效性等影响因素，采用BP神经网络对下库入库流量、上库尾水位进行了精确计算，并提出了伴随POA 算法对有后效性的梯级水库短期优化调度耦合模型进行求解。潘口、小漩梯级水库实例计算表明：所建的耦合模 型能够很好地契合实际生产需求，有效提高梯级水电站的发电效益；与现有算法相比，伴随POA 算法在计算时
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[讲义] 能源转型中我国新一代电力系统的技术特征_周孝信.pdf

说明：我国能源生产和消费面临转型，构建新一代电力系统 是实现这一重大转变的关键步骤。新一代电力系统是其发展 历程的第三代，大幅提高非化石能源电力占比，形成非化石 能源为主的电源结构是其重要标志，在智能电网发展的基础 上构建更加智能化和多能互补的能源互联网是其发展方向。 根据当前及未来电力系统发展面临的主要问题和关键因素 分析，提出了新一代电力系统的主要技术特征：适应高比例 可再生能源接入、具有高比例电力电子装备、支撑多能互补 综合能源网，以及与信息通信技术进一步深度融合。高效低 成本太阳能风能发电技术
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[讲义] 能源互联网及其优化运行研究现状综述_丁涛.pdf

说明：化石能源等传统能源对人类未来的能源需求带来了严 峻的挑战，充分利用清洁能源及可再生能源成为社会发展的 必然要求。结合智能电网、微网等新兴电网技术及快速发展 的互联网技术，各国学者提出了深度融合能源网络与信息网 络的能源互联网的概念，为提高能源利用率，实现能源互济 互补，推动能源利用模式变革，促进社会可持续发展提供了 新思路。首先，该文归纳整理了各国关于能源互联网的研究 现状及研究重点，进而从能源互联网运行的建模方法、优化 模型的建立及分析、能源互联网优化运行的通信与数据、能 源互联网优化运行中的
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[讲义] 大数据技术在配电网中的应用综述_费思源.pdf

说明：大数据技术是目前国内外各个领域的一个研究热点。 该文基于大数据技术，探讨其在配电网中的应用。首先，在 阐述大数据技术对于配电网发展的重要意义基础上，总结配 电网技术目前在国内外的应用现状；然后，分析大数据技术 在配电网运行、检修、规划和资产管理4 个方面的指导作用； 其次，明确在配电网中发展大数据技术的3 项主要关键技 术；最后，从政策的角度提出支持大数据技术在我国配电网 中应用和发展的几点建议，同时展望大数据技术在配电网其 他方面的应用可能。
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[讲义] 基于两阶段支持向量机的电力系统暂态稳定预测及预防控制_周艳真.pdf

说明：针对数据驱动的电力系统暂稳分析，考虑到安全域概 念下的暂稳预测和预防控制对输入特征的不同要求，以及充 分兼顾数据挖掘模型的直观性与准确性，该文提出两阶段支 持向量机用于暂稳预测及预防控制。在第一阶段，采用可控 特征和直观模型挖掘运行方式与暂态稳定的内在联系，并用 于制定预防控制策略；第二阶段，采用复杂模型构建准确率高的暂稳预测模型；此外，第一阶段模型能够为第二阶段的 暂稳预测模型的训练提供样本筛选的依据，从而缩短了预测 模型的训练时间
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[讲义] 基于深度强化学习的电网紧急控制策略研究.pdf

说明：：提出一种基于深度强化学习的电网切机控制策略，所 提控制策略依据电网运行环境信息，通过数据分析得到切机 控制策略。首先介绍强化学习框架，阐述学习算法原理，并 详细介绍Q-Learning 方法。然后介绍深度学习基本概念和 深度卷积网络原理，提出利用深度卷积网络提取电网运行特 征，构建切机策略的思路。再结合深度学习和强化学习，构 建深度强化学习框架，其中深度学习采用深度卷积神经网络 模型用于提取特征，强化学习采用双重Q-Learning 和竞争 Q-Learning 模型计算Q 值，通过比较Q 值
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[讲义] 梯级水电站群长期优化调度云计算随机动态规划算法_周东清.pdf

说明：为了应对随机动态规划算法在解决梯级水电站群长期 发电优化调度时的 “维数灾”问题，并行化方法得到了广泛研究。单机多核并行算法扩展性不强；传统的分布式并行 算法编程复杂，缺少负载均衡和容错机制。云计算平台作为 新的分布式计算平台能够充分利用资源，具有诸多优势。为 了探索云平台下的分布式并行随机动态规划模型，该文基于 消息传递接口(message passing interface，MPI)和Spark 框架 分别实现了传统集群计算和云计算分布式随机动态规划算 法，后者将计算模型转换为数据处理模型进
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