风电厂

电网由传统发电厂和风力发电厂构成。使用相量模拟方法评估电网的频率响应。

电厂的生产管理想搞得专业点？那你得看看这个生产管理计划统计系统。整个系统分三大块：数据采集、数据中心和数据运行。数据采集讲究一个“源头唯一”，让每一份数据都靠谱；数据中心负责把各种原始、存储、汇总数据分门别类地存好，还能接入SIS 系统自动采数据，减少人工出错；数据运行部分是亮点，用来做各类，比如设备状态、产值利润、运行效率等等，图表展示也清晰，决策更轻松。

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。

通过分析电动汽车群体的响应能力，构建了一个考虑用户参与度的电动汽车能效电厂模型。该模型包含有功和无功响应能力的电动汽车车网互动模型，基于用户响应特性提出补偿电价下的用户参与度模型。模型中定义了能效电厂的响应能力、储能能力和价格响应成本，为电网调度提供依据。仿真验证表明，该模型有效地模拟了能效电厂的响应和储能特性，补偿电价影响着价格响应特性。

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

含碳交易和需求响应结合的微网虚拟电厂调度模型，逻辑清晰、结构合理，用的是 MATLAB 来做建模和优化，调度策略也蛮贴近实际的。如果你平时搞综合能源系统或者双碳方向的仿真研究，这套代码还是挺值得一试的，接口也挺好改，拿来直接调参就能上手。