风电保护

基于密度的风电场景生成代码，真的蛮实用的。DBSCAN 聚类用来自动识别风电和负荷数据里的高密度区域，场景划分效果还挺自然。你要是做电力系统建模、负荷预测，直接拿来改改就能用。 MATLAB 写的代码，逻辑比较清晰，从原始数据聚类，到后面场景削减那块都能看出作者经验还挺足。关键是削减策略也考虑到了代表性，适合拿来做优化输入，或者用来喂机器学习模型。 想自定义也不难，比如调整eps参数、最小样本数这类，都能根据你手上的数据量调节。响应也快，改起来也不复杂，蛮适合做原型开发。 如果你还不太熟 DBSCAN，推荐几个资源一起看看：Python 实现 DBSCAN比较基础，JCuda 加速版本也挺酷，

利用南京燕子矶及大厂区两个过江输电铁塔上的风速梯度观测数据，探讨了中性稳定条件下水陆临界地形对不同风向扇面的铁塔风场特征的影响。统计分析显示，在水平尺度2000米范围内，水陆临界地形对下风向铁塔风场特征的影响与铁塔距离水陆临界地形的水平距离之间存在一定的比例关系。根据所采集的资料和统计结果，这种比例约为1/10。

这款 MatlabSimulink 的实现挺适合做风电并网控制系统的建模与最大功率追踪。如果你正在直驱式永磁风电的优化问题，这个资源可以给你带来一些灵感。它详细了从建模到最大功率点追踪的每个步骤，清晰，操作性强。你可以参考这个方法来优化你的风电系统，提升转换效率，减少功率损失。 需要注意的是，风电系统的模型和控制策略设计涉及不少数学和物理原理，但这套资源了具体的实现方案，适合快速实现控制算法的工程师。如果你对这种风电控制算法的应用感兴趣，可以看看一些相关的优化技术，比如PID 控制、PSO等。

提供GFS模型的风场数据，用于气象分析和预测。

基于麦克风密度的统计分析，优化阵列几何形状以提升沉浸式环境中语音信号波束形成性能。提出目标函数规则的优化算法，综合声源分布先验知识和声学场景概率描述，构建具有出色SNR性能的阵列。通过变异常规配置，克服常规阵列局限性，提供易于安装且具有良好SNR结果的阵列。

汽车安全涉及人、车和道路环境等多方面因素。研究表明，人为因素是导致交通事故的主要原因。为预防事故，主动安全技术应运而生，通过安全提醒和辅助驾驶等方式降低事故发生率。 随着汽车保有量增加、驾驶习惯不规范以及汽车使用率低下等问题，城市交通拥堵日益严重。自动驾驶汽车利用技术手段，可有效解决传统驾驶方式带来的难题。 汽车安全保护系统主要分为主动安全系统和被动安全系统两大类。 主动安全系统以避免事故发生为目标，通过介入控制降低事故发生率。未来汽车安全设计的重点将更多地关注主动安全，主要通过在汽车上安装规避系统实现，例如：* 利用雷达、摄像头等传感器采集信息* 通过控制器处理信息并进行控制*

多种多样的电音软件供你选择，包括各种效果器和强大的合成器。

风电的建模、电厂的碳捕集特性、需求响应的配合……这些内容都讲得挺系统，最妙的是，作者直接把代码放出来了，拿来即用，适合你拿去快速上手。多时间尺度的调度问题本来就挺麻烦，这篇文章用**MATLAB**加**CPLEX**模拟搞了一个源荷两侧优化方法，风电+响应配合调度，低碳目标也不落下。对搞电力系统的你来说，这个方案还蛮值得研究的。 多时间尺度下的调度确实有点绕，一边是风电不稳，一边是需求响应要协调，调度一乱，全系统效率就打折。这篇文章蛮聪明的地方在于，它让**源侧风电建模**和**荷侧需求响应模型**都上线了，模型跑起来比较顺，而且代码细节做得还不错。 比如你想模拟一下**碳捕集电厂**在不同

Hadoop 安全机制保障了大数据平台数据隐私与安全，有效防御外部攻击和内部威胁。

电力系统调度里常遇到风电波动、负荷随机这类不确定问题吧？这篇文章就挺实用的。用的是Matlab加上YALMIP和Gurobi，模型还挺全，考虑了风光火水、储能，还有碳成本，比较适合搞研究或者做实证的朋友。调度策略用上了模糊机会约束，挺有意思，响应不确定性还蛮灵活的。 模型结构也比较清晰，是机组启停约束和线性化部分，思路蛮实用。你要是搞多能互补、低碳运行这一块，看看这个蛮有参考价值的。尤其适合那种需要兼顾碳排、弃风率、运行成本的场景。文末还有案例测试，能帮你快速理解实现逻辑。 写模型的时候要注意变量多的话，YALMIP的求解效率会拉垮点，建议结合Gurobi用起来会快多。还有，别忘了先配置好cp