PQ解耦

基于 PQ 解耦和下垂控制的光伏并网技术是一个挺实用的课题，适合那些对光伏发电系统感兴趣的小伙伴。简单来说，PQ 解耦可以你独立控制有功功率和无功功率，从而提升系统的稳定性和效率。而下垂控制则通过自动调节光伏发电系统的输出功率，在电网波动时保持系统稳定，效果还不错。文中不仅详细了这两种技术的工作原理，还结合实际应用了伪代码实现，挺适合有一定基础的工程师或者科研人员深入了解和应用。如果你是光伏并网技术的爱好者，想要搞明白这两者怎么结合实现一个高效的光伏并网系统，那这篇文章绝对值得一读！

pq 分解法的谐波检测，结合αβ变换，在 MATLAB/Simulink 里跑出来的波形还挺直观的，适合做电能质量方向的作业或者课设。变换逻辑比较清晰，核心就是先用 Clark 变换把三相量转成两相静止坐标，再搞个瞬时功率分解，谐波就能分离出来了。你要是做电能质量，这套流程实用，代码结构也不复杂，自己改着用也方便。

双馈感应电机解耦控制是电力系统中的重要技术，其通过新的控制方法实现了对电力传输的高效优化。详细探讨了这一技术在提高发电效率和稳定性方面的应用。通过实验验证，新方法不仅提升了系统的响应速度，还减少了系统中的能量损耗。这些创新将有助于未来电力系统的可持续发展。

前后端解耦利器：HBase 中间层实践 在 HBase 应用中，引入中间层能够有效隔离前后端，带来诸多优势： 1. 简化前端开发: 前端只需与中间层交互，无需了解 HBase 的复杂细节，降低学习成本和开发难度。 中间层可以提供更友好的接口，例如 RESTful API，便于前端调用。 2. 提升系统可维护性: 前后端代码分离，各自独立开发、测试和部署，提高开发效率和代码质量。 修改后端逻辑或 HBase 版本时，只需调整中间层，无需修改前端代码，降低维护成本。 3. 增强系统安全性: 中间层可以实现权限控制、数据校验等功能，保护 HBase 数据安全。 隐藏 HBase 集群的内部

这个应用程序利用TensorFlow库训练神经网络，使用DFT中的单元作为键，解决PQ问题。训练数据存储在application文件夹的json2.txt中，将数据转换为TensorFlow可用格式，将问题转换为二进制矩阵。神经网络模型被设计为解决PQ问题，并提供了日志保存功能。

PowerQuery 的自定义函数版汇总工具，专门搞定.xlsx格式的单文件、多工作表数据整合问题，真的是省心不少。文件路径一输，点一下，几秒钟就能把所有工作表的内容打包整理，适合经常要月报、周报的朋友。 自定义函数的用法也挺巧妙的，把平时用的步骤封装成一个函数，省得每次都从头点一遍，效率高了不止一点点。你只要搞清楚工作表的结构一致，基本上一次就能跑通。至于学习成本？蛮低的，看一眼就会。 嗯，有一点得提醒下，只能用在 Office 2016 以上，低版本的用不了，老机器上跑会遇到兼容问题。还有，只支持.xlsx 文件，像.xls 或老板改过名的文件，不太行，注意一下格式。 如果你是经常用 Ex

建模用户的长期和短期兴趣对于准确的推荐至关重要。然而，由于缺乏手动标注用户兴趣的标签，现有方法常常将长短期兴趣纠缠在一起，导致推荐的准确性和可解释性不佳。为解决这一问题，提出了一种对比学习框架，专注于将长期和短期兴趣的推荐分开。我们首先引入了独立的编码器，分别捕捉不同时间尺度下的用户兴趣。然后，通过从交互序列中提取长期和短期兴趣的代理标签，来监督兴趣表示与其相似性。最后，考虑到长短期兴趣的动态变化，我们提出了基于注意力机制的自适应聚合方法来进行预测。我们在电子商务和短视频推荐的两个大规模真实数据集上进行了实验，结果显示，所提出的方法始终优于现有的模型，显著提高了推荐效果：GAUC提升超过0.0

本模型基于Unger的论文[1,2]，针对平面应力问题，实现了将塑性行为与损伤行为分离计算的损伤塑性模型。该模型不考虑压缩硬化。 模型输入 函数 [Material_State2,D]=Damage_Plasticity_Model_2D(Material,Material_State,e) 拥有以下输入参数： Material: 包含材料属性的结构体，包括： Material.E (弹性模量) Material.v (泊松比) Material.f_t (拉伸强度) Material.g_f (归一化断裂能) Material.f_c (单轴抗压强度) Material.f_c2 (双轴抗

交流微网逆变器的 PQ 恒功率控制和功率电流环并网仿真模型适合那些想深入理解逆变器控制原理的朋友，尤其是对于电力系统中的分布式能源设备。这个模型利用Matlab/Simulink仿真工具，你理解如何调节有功和无功功率，以保证微网的电压稳定。通过调节逆变器的输出电压和电流，控制系统可以确保电网的稳定运行。而且，仿真模型里有各种模块，像是PI 控制器、SPWM技术和并网监测，直观地展示了这些控制策略在实际应用中的运作。如果你想更好地掌握这些技术，使用这个模型进行仿真是一个不错的选择。实际操作中，可以轻松测试各种参数变化对系统的影响，你优化设计和提升性能。

修改自《电化学系统》第3版附录C中的原始FORTRAN代码，John Newman的BAND数值方法在耦合常微分方程的数值解中展现了其独特价值。程序由约翰·纽曼和凯伦·托马斯-阿利亚编写，应用于Stefan-Maxwell方程和两个Dirichlet边界条件的三元扩散问题，源自Ross Taylor和R. Krishna的《多组分传质》第2章示例2.1.1。包括5个文件：autoband_test用于操作条件和初始化变量，autoband计算控制方程导数，带解决并返回变量变化，eqn包含总和为零的控制方程，matinv用于带状矩阵的反转。