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自动电压控制系统中,离散无功设备动作前需要预判该设备动作是否会导致母线电压违反电压约束条件。针对传统的非拓扑法和拓扑法的不足,提出了一种新的非拓扑预判方法。首先基于两个基本假设,推导了离散无功设备动作引起母线电压变化量的非线性模型,并进一步简化成线性模型;在此基础上证明了现行规范推荐方法是该线性模型的特例;同时,为了克服因综合阻抗不精确而引起的精度降低和实用性问题,结合地调电网实际状态的物理特点,应用卡尔曼滤波提出了一种仅利用最近一次离散无功设备动作信息来递推估计电压变化量方法。最后,通过调度员潮流仿真和不同场景下的现场实测数据验证了该方法有效性。 相似文献
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提出了一种电力谐波高精度估计的新方法.首先使用CZT (Chirp Z变换)从含有谐波的电力信号中高精度提取基波相量,并从中减去基波信号;然后加布莱克(Blackman)窗截断电力信号,用快速傅里叶变换(FFT)计算出剩余信号的频谱;再依据基波频率精确估计出各谐波的频率;最后依据各谐波频率对Blackman窗函数在频域插值,精确计算出各电力谐波的参数.仿真试验表明,该方法与加窗双谱线插值FFT分析电力谐波方法有基本同等的估值精度,但计算量约为1/2. 相似文献
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杨洛 《Canadian Metallurgical Quarterly》2011,(7)
校园生活几乎是每个人成长过程中最重要的历程,校园歌曲在每个人的生活中也都有着不同的记忆,多元文化发展的今天,校园歌曲与学生之间产生了距离,因此,发展校园歌曲,加强音乐教育的美育功能是十分必要的。优秀的校园歌曲可以产生直接的、巨大的感染力,从而使学生得到美的享受、在感受音乐美的愉悦和陶冶过程中,情感得到升华,心灵得以净化,产生一种潜移默化的精神力量,渗透到学生的的心理、情感等各个领域,使学生能够健康全面地发展。 相似文献
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提出了一种新的电力谐波参数高精度估计算法。该算法在对加窗信号进行FFT变换后,通过用窗函数的主瓣功率来代替加窗信号的功率,进而推导出频率和相位的估计公式;然后使用Parseval定理得出了幅值的估计公式。在此基础上分析了窗函数对谐波参数估计精度的影响,同时研究了多频率信号校正点数的选取原则。数值仿真试验表明,窗函数主瓣所占的能量越高,谐波参数的估计的精度也越高;和插值法相比,该方法计算耗时少,同时能有效地抑制白噪声的影响,很适合于嵌入式系统和DSP数字信号处理器实现,是一种很实用的算法。 相似文献
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利用Retinaface神经网络和WIDER FACE人脸数据集训练人脸检测模型,采用模型压缩剪枝方法对原有模型进行压缩,使其减少参数量,实现实时运行,然后将压缩后的模型部署到FPGA上.进行了相关实验. 相似文献
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