风电

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。

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。

提供GFS模型的风场数据，用于气象分析和预测。

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

配套无尘风软件使用的ACC数据库,可以提供下载

信用风险定义风险管理概念始于美国，后随着互联网和新技术的兴起而普及。大数据和机器学习技术让风险管理更加精准。信用风险评分卡类型未提及。信用评分模型建立的基本流程1. 数据收集：收集银行征信数据和用户互联网数据（人际关系、消费行为、身份特征等）。2. 数据处理：对数据进行清洗、转换和特征工程。3. 模型构建：选择合适建模算法，训练模型。4. 模型评估：评估模型的预测能力和稳定性。5. 模型部署：将模型部署到生产环境，用于授信产品的风控。

网络小贷用户评分卡风控模型构建 用户评分卡是信用风险评估中常用的模型，它通过对用户的多个特征进行评分，最终计算出一个总分来评估用户的风险等级。在网络小贷行业，用户评分卡风控模型对于识别高风险用户、降低坏账率至关重要。 模型设计步骤： 数据准备: 收集用户的基本信息、信用历史、消费行为等数据。 特征工程: 对原始数据进行清洗、转换和筛选，构建特征变量。 变量筛选: 利用统计方法或机器学习算法筛选出对风险预测有显著影响的变量。 模型开发: 选择合适的模型算法，例如逻辑回归、决策树等，并进行训练和调优。 模型验证: 使用测试集数据评估模型的性能，例如AUC、KS值等指标。 模型部署: 将模型

风电侧变流器的控制研究你听过不少，但这篇文章讲得还挺细，尤其是PID 控制这块，讲原理也讲实操，配图和公式都比较清楚。直驱型风电机里头，侧变流器就像中枢神经，负责把风能变成靠谱的电力输出。文章还提到怎么调PID 参数来稳住电压电流，想搞清楚效率提升这块的朋友别错过。风电现场那种风力不稳的情况，你应该不陌生，文章就结合这类复杂场景说了下怎么结合嵌入式系统和实时监控，还蛮实用的。哦对了，后面还带了几个相关资源，像用PSO 算法来调 PID 参数，还有Matlab里实现控制逻辑的例子，都挺值得一看。如果你是搞风电控制、自动化或者对控制算法感兴趣的，这篇文章算是一个不错的切入点。建议你先看 PID 参