儲能饋線的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列推薦必買和特價產品懶人包

神經·模糊·預測控制及其MATLAB實現（第4版）

為了解決儲能饋線的問題，作者李國勇楊麗娟 這樣論述：

本書系統地論述了神經網絡控制、模糊邏輯控制和模型預測控制的基本概念、工作原理、控制算法，以及利用MATLAB語言、MATLAB工具箱函數和Simulink對其實現的方法。書中取材先進實用，講解深入淺出，各章均有相應的例題，並提供了大量用MATLAB/Simulink實現的仿真實例，便於讀者掌握和鞏固所學知識。 李國勇，太原理工大學教授，山西省電機工程協會會員、山西省自動化協會會員，主要授課課程：自動控制原理、現代控制理論基礎、過程控制系統、系統仿真及機輔分析、可編程控制器編程與應用、人工智能及其應用、基於MATLAB的智能控制系統的分析與設計。 第一篇 神經網絡控制

及其MATLAB實現 第1章 神經網絡理論 （1） 1.1 神經網絡的基本概念 （2） 1.1.1 生物神經元的結構與功能特點 （2） 1.1.2 人工神經元模型 （3） 1.1.3 神經網絡的結構 （5） 1.1.4 神經網絡的工作方式 （6） 1.1.5 神經網絡的學習 （6） 1.1.6 神經網絡的分類 （9） 1.2 典型神經網絡的模型 （9） 1.2.1 MP模型 （9） 1.2.2 感知機 （11） 1.2.3 自適應線性神經網絡 （15） 1.2.4 BP神經網絡 （17） 1.2.5 徑向基神經網絡 （27） 1.2.

6 競爭學習神經網絡 （31） 1.2.7 學習向量量化神經網絡 （40） 1.2.8 Elman神經網絡 （41） 1.2.9 Hopfield神經網絡 （42） 1.2.10 Boltzmann神經網絡 （58） 1.3 神經網絡的訓練 （61） 小結 （65） 思考練習題 （65） 第2章 MATLAB神經網絡工具箱函數 （66） 2.1 MATLAB神經網絡工具箱函數 （66） 2.1.1 神經網絡工具箱中的通用函數 （66） 2.1.2 感知機MATLAB函數 （69） 2.1.3 線性神經網絡MATLAB函數 （79） 2.1.4

BP神經網絡MATLAB函數 （85） 2.1.5 徑向基神經網絡MATLAB函數 （96） 2.1.6 自組織神經網絡MATLAB函數 （102） 2.1.7 學習向量量化神經網絡MATLAB函數 （115） 2.1.8 Elman神經網絡MATLAB函數 （118） 2.1.9 Hopfield神經網絡MATLAB函數 （121） 2.1.10 利用Demos演示神經網絡的建立 （126） 2.2 MATLAB神經網絡工具箱的圖形用戶界面 （127） 2.2.1 神經網絡編輯器 （128） 2.2.2 神經網絡擬合工具 （136） 2.3 基於Si

mulink的神經網絡模塊 （139） 2.3.1 模塊的設置 （139） 2.3.2 模塊的生成 （140） 2.4 神經網絡在系統預測和故障診斷中的應用 （143） 2.4.1 系統輸入/輸出數據的處理 （143） 2.4.2 基於神經網絡的系統預測 （144） 2.4.3 基於神經網絡的故障診斷 （155） 小結 （162） 思考練習題 （162） 第3章 神經網絡控制系統 （163） 3.1 神經網絡控制理論 （163） 3.1.1 神經網絡控制的基本原理 （163） 3.1.2 神經網絡在控制中的主要作用 （164） 3.1.3 神

經網絡控制系統的分類 （165） 3.2 基於Simulink的三種典型神經網絡控制系統 （174） 3.2.1 神經網絡模型預測控制 （175） 3.2.2 反饋線性化控制 （180） 3.2.3 模型參考控制 （182） 小結 （185） 思考練習題 （186） 第二篇 模糊邏輯控制及其MATLAB實現 第4章 模糊邏輯控制理論 （187） 4.1 模糊邏輯理論的基本概念 （187） 4.1.1 模糊集合及其運算 （187） 4.1.2 模糊關係及其合成 （194） 4.1.3 模糊向量及其運算 （196） 4.1.4 模糊邏輯規則 （1

97） 4.1.5 模糊邏輯推理 （199） 4.2 模糊邏輯控制系統的基本結構 （205） 4.2.1 模糊控制系統的組成 （205） 4.2.2 模糊控制器的基本結構 （206） 4.2.3 模糊控制器的維數 （206） 4.3 模糊邏輯控制系統的基本原理 （207） 4.3.1 模糊化運算 （207） 4.3.2 數據庫 （208） 4.3.3 規則庫 （211） 4.3.4 模糊推理 （213） 4.3.5 去模糊化 （215） 4.4 離散論域的模糊控制系統的設計 （217） 4.5 具有PID功能的模糊控制器 （222） 小結

（223） 思考練習題 （223） 第5章 MATLAB模糊邏輯工具箱函數 （224） 5.1 MATLAB模糊邏輯工具箱簡介 （224） 5.1.1 模糊邏輯工具箱的功能特點 （224） 5.1.2 模糊推理系統的基本類型 （225） 5.1.3 模糊邏輯系統的構成 （225） 5.2 利用模糊邏輯工具箱建立模糊推理系統 （226） 5.2.1 模糊推理系統的建立、修改與存儲管理 （226） 5.2.2 模糊語言變量及其語言值 （229） 5.2.3 模糊語言變量的隸屬函數 （230） 5.2.4 模糊規則的建立與修改 （236） 5.2.5

模糊推理計算與去模糊化 （240） 5.3 MATLAB模糊邏輯工具箱的圖形用戶界面 （243） 5.3.1 模糊推理系統編輯器 （243） 5.3.2 隸屬函數編輯器 （245） 5.3.3 模糊規則編輯器 （245） 5.3.4 模糊規則瀏覽器 （246） 5.3.5 模糊推理輸入/輸出曲面瀏覽器 （246） 5.4 基於Simulink的模糊邏輯的系統模塊 （248） 5.5 模糊推理系統在控制系統中的應用 （251） 小結 （256） 思考練習題 （256） 第6章 模糊神經和模糊聚類及其MATLAB實現 （258） 6.1 基於Mam

dani模型的模糊神經網絡 （258） 6.1.1 模糊系統的Mamdani模型 （258） 6.1.2 系統結構 （260） 6.1.3 學習算法 （261） 6.2 基於Takagi-Sugeno模型的模糊神經網絡 （263） 6.2.1 模糊系統的Takagi-Sugeno模型 （264） 6.2.2 系統結構 （264） 6.2.3 學習算法 （266） 6.3 自適應神經模糊系統及其MATLAB實現 （268） 6.3.1 採用網格分割方式生成模糊推理系統函數 （269） 6.3.2 自適應神經模糊系統的建模函數 （270） 6.3.3 自

適應神經模糊推理系統的圖形用戶界面編輯器 （272） 6.3.4 自適應神經模糊推理系統在建模中的應用 （275） 6.4 模糊聚類及其MATLAB實現 （281） 6.4.1 模糊C-均值聚類函數 （281） 6.4.2 模糊減法聚類函數 （282） 6.4.3 基於減法聚類的模糊推理系統建模函數 （284） 6.4.4 模糊C-均值和減法聚類的圖形用戶界面 （285） 小結 （288） 思考練習題 （288） 第三篇 模型預測控制及其MATLAB實現 第7章 模型預測控制理論 （289） 7.1 動態矩陣控制理論 （289） 7.1.1 預測

模型 （289） 7.1.2 滾動優化 （291） 7.1.3 誤差校正 （292） 7.2 廣義預測控制理論 （292） 7.2.1 預測模型 （293） 7.2.2 滾動優化 （293） 7.2.3 反饋校正 （295） 7.3 預測控制理論分析 （296） 7.3.1 廣義預測控制的性能分析 （296） 7.3.2 廣義預測控制與動態矩陣控制規律的等價性證明 （300） 7.3.3 廣義預測控制與動態矩陣控制的比較 （302） 小結 （302） 思考練習題 （302） 第8章 MATLAB預測控制工具箱函數 （303） 8.1 系統

模型辨識函數 （303） 8.1.1 數據向量或矩陣的歸一化 （303） 8.1.2 基於線性回歸方法的脈衝響應模型辨識 （305） 8.1.3 脈衝響應模型轉換為階躍響應模型 （308） 8.1.4 模型的校驗 （309） 8.2 系統模型建立與轉換函數 （309） 8.2.1 模型轉換 （310） 8.2.2 模型建立 （314） 8.3 基於階躍響應模型的控制器設計與仿真函數 （316） 8.3.1 輸入/輸出有約束的模型預測控制器設計與仿真 （316） 8.3.2 輸入/輸出無約束的模型預測控制器設計 （317） 8.3.3 計算由階躍響應模

型構成的閉環系統模型 （319） 8.4 基於狀態空間模型的預測控制器設計函數 （320） 8.4.1 輸入/輸出有約束的狀態空間模型預測控制器設計 （320） 8.4.2 輸入/輸出無約束的狀態空間模型預測控制器設計 （321） 8.4.3 狀態估計器設計 （324） 8.5 系統分析與繪圖函數 （325） 8.5.1 計算和繪製系統的頻率響應曲線 （326） 8.5.2 計算頻率響應的奇異值 （327） 8.5.3 計算系統的極點和穩態增益矩陣 （327） 8.5.4 系統分析和繪圖 （327） 8.6 通用功能函數 （328） 8.6.1 通用

模型轉換 （329） 8.6.2 方程求解 （330） 8.6.3 離散系統的分析 （330） 8.7 MATLAB模型預測控制工具箱的圖形用戶界面 （331） 小結 （336） 思考練習題 （336） 第9章 隱式廣義預測自校正 （337） 控制及其MATLAB實現 （337） 9.1 單輸入單輸出系統的隱式廣義預測自校正控制算法 （337） 9.2 多輸入多輸出系統的隱式廣義預測自校正控制算法 （340） 9.3 仿真研究 （344） 9.3.1 單輸入單輸出系統的仿真研究 （344） 9.3.2 多輸入多輸出系統的仿真研究 （347）

小結 （348） 思考練習題 （348） 附錄A MATLAB程序清單 （349） 附錄B MATLAB函數一覽表 （361） 附錄C 第4版前言 本書自2005年5月第一次出版、2010年1月和2013年5月的兩次再版以來，得到廣大讀者的關心和支持，先後多次重印，被國內多所大學選為教材。 這次修訂在保持前三版內容系統，實用、易讀的特點，以及框架結構基本不變的基礎上，主要修改了第1章和第4章的內容。並充分考慮了能適應新形式下智能控制類課程教學並適用於不同層次院校的選學需要，體現寬口徑專業教育思想，反映先進的技術水平，強調教學實踐的重要性，有利於學生自主學習和動手實

踐能力的培養，適應卓越工程師人才培養的要求。同時也滿足多學科交叉背景學生的教學需求。 本書是本著把當前國際控制界最為流行的面向工程與科學計算的高級語言——MATLAB與神經網絡、模糊邏輯和預測控制相結合的宗旨編寫的。書中主要從三個方面闡述了利用MATLAB對神經網絡、模糊邏輯和模型預測控制系統的計算機仿真方法。其中第1種方法為採用MATLAB語言根據具體的控制算法編程進行仿真；第2種方法為利用MATLAB提供的神經網絡、模糊邏輯和預測控制工具箱函數或圖形用戶界面直接進行仿真；第3種方法為根據Simulink動態仿真環境進行仿真。比較以上三種方法，第2種方法最為簡單，它不需要了解算法的本質，

就可以直接應用功能豐富的函數來實現自己的目的；第3種方法最為直觀，它可以在運行仿真時觀察仿真結果；第1種方法最為複雜，它需要根據不同的控制算法進行具體編程，但這種方法也最為靈活，使用者可以根據自己所提出的新算法任意編程，該方法主要用於對某種新控制算法的仿真和應用。當然利用其他計算機語言也可根據控制算法進行具體編程，但比較而言，以利用MATLAB編程最為簡單，因為MATLAB具有強大的矩陣運算和圖形處理功能。而第2種和第3種方法較適合於初學者，主要用於對某種成熟控制算法的仿真和應用。由於其編程簡單，就給使用者節省了大量的編程時間，使其能夠把更多的精力投入到網絡設計而不是具體程序實現上。 本書

可作為高等院校自動化類、電氣類、電子信息類、計算機類、儀器類和機械類等學科類研究生和高年級本科生的教材，也可作為從事智能控制與智能係統研究、設計和應用的科學技術人員的參考用書。鑑於本書的通用性和實用性較強，故也可作為相關專業的教學、研究、設計人員和工程技術人員的參考用書。 本書由李國勇和楊麗娟編著，共包含9章和3個附錄。其中第1章～第7章和第9章由李國勇編寫，第8章和附錄A由楊麗娟編寫；附錄B與附錄C由閻高偉、王芳、任密峰、楊云云和楊麥崙編寫。此外，感謝責任編輯牛平月女士為本書的出版所付出的辛勤工作。 …… 由於作者水平有限，書中仍難免有遺漏與不當之處，懇請有關專家、同行和廣大讀者

批評指正。   作者 2018年6月

配電自動化調試技術

為了解決儲能饋線的問題，作者冷華（主編） 這樣論述：

《配電自動化調試技術》從配電自動化相關標準規定的調試驗收專案入手，介紹了調試驗收的專案、目的、方法、判別的注意事項，並盡可能介紹試驗背景，使讀者對調試驗收的專案有全面的了解。同時，結合配電自動化系統調試對配電自動化系統各環節的原理進行了說明，重點介紹了SCADA的原理、技術基礎和週邊知識。   本書共分為9章，第1章簡要介紹了配電網現狀及配電自動化的概念和發展歷程；第2章對配電網網架結構的分類和特點以及箱式變電站、配電變壓器等一次設備進行了介紹；第3章圍繞配電自動化系統的SCADA對配電自動化系統各環節的原理進行了闡述；第4章介紹了配電自動化系統調試的內容、要求及流程，在此章節，作者結合實際工

作介紹了“倉庫調試、同步建設”配電自動化系統獨有的調試思路，並對其特點進行了描述；第5～7章分別從配電自動化系統主站、配電自動化終端、通信系統等各個環節對調試技術進行了介紹；第8章對包含主站、通信、終端在內的整個配電自動化系統聯調測試進行了介紹；第9章則從工廠驗收、現場驗收、工程驗收、實用化驗收這四個環節對配電自動化系統驗收工作進行了深入的介紹。   本書主要供電氣工程技術人員研究、參考之用，可以作為高等院校電力系統及其相關專業的教材和參考書。 前言 版權資訊 前言 1 概述 1.1 配電網現狀 1.2 配電自動化簡介 2 配電網網架結構及一次設備 2.1 配電網網架結構

2.2 配電網一次設備 2.3 配電網中性點接地方式及保護模式 3 配電自動化系統 3.1 配電自動化體系結構 3.2 配電自動化系統主站 3.3 配電自動化通信系統 3.4 配電自動化終端 3.5 配電自動化終端二次回路及配套設備 3.6 配電自動化終端電源及儲能設備概述 3.7 配電自動化系統通信規約 3.8 配電自動化系統二次安全防護 3.9 饋線自動化技術 3.10 資訊交互匯流排   4 配電自動化系統調試概述 4.1 配電自動化系統調試工作特點 4.2 配電自動化系統調試工作流程 4.3 配電自動化系統調試工作的安全保障 4.4 技術資料的整理和技術總結 5 配電自動化系統主

站調試 5.1 概述 5.2 主站平臺服務系統 5.3 配電網SCADA功能測試 5.4 系統模型/圖形管理測試 5.5 饋線自動化測試 5.6 拓撲分析應用測試 5.7 系統交互應用測試 5.8 系統指標測試 5.9 功能指標測試 5.10 配電自動化系統主站、終端安全防護功能測試 6 配電自動化終端調試 6.1 配電自動化終端調試模式及組織 6.2 配電自動化終端調試條件 6.3 配電自動化終端調試內容及方法 7 配電自動化通信系統調試 7.1 SDH網路調試 7.2 EPON系統現場調試及驗收 7.3 配電自動化終端無線公網接入通信系統調試 8 配電自動化系統聯調 8.1 配電自動

化系統聯調條件 8.2 配電自動化系統聯調內容 9 配電自動化系統驗收 9.1 配電自動化系統驗收概述 9.2 工廠驗收（FAT） 9.3 現場驗收（SAT） 9.4 工程化驗收（PAT） 9.5 實用化驗收（AAT） 參考文獻 隨著社會經濟不斷發展，用戶對供電可靠性、電能品質及其優質服務的要求不斷提高。配電網是電力系統末端直接與使用者相連、起分配電能作用的網路，其供電的可靠性直接關係到用戶的使用體驗，傳統的配電網運行模式和“不可視”的管理方法已經很難滿足配電網安全、優質和經濟運行的要求。改善整個電力系統的裝備和運行，開展配電自動化建設是保證配電網的安全經濟運行和提高電網

企業供電服務水準的必由之路。從2009年開始，國家電網公司、南方電網公司逐步開展配電自動化的建設推廣應用工作，目前已有逾百座城市開展了配電自動化的建設應用，但從調度自動化的推廣應用情況來看，配電自動化的相關技術標準及管理規範出臺的時間還不長，仍然處於發展的初始階段。 由於應用場景的不同，配電自動化與讀者所熟悉的調度自動化存在著顯著的差異，主要表現在下面幾個方面： （1）配電自動化涉及的設備點多面廣，專業面亦較廣。配電自動化系統的一個顯著特點是待接入的終端、通信設備數量眾多，這是由配電網本身設備分散、數量眾多的特點決定的，一個城市配電自動化系統所接入的配電自動化終端、通信設備的數量往往和省級

的調度自動化系統相當甚至更多；同時，和調度自動化系統類似，配電自動化除了涵蓋自動化、通信專業外，還涉及繼電保護、高壓、資訊化等專業。 （2）配電自動化一次、配電自動化終端、通信設備之間集成度高。配電自動化一次、配電自動化終端、通信設備往往安裝於同一箱體之內，這使得在現場調試的過程中，負責一次、配電自動化終端及通信設備調試的人員往往在同一時間、空間平面上開展工作，互相關聯度極高。 （3）配電自動化現場調試驗收時間較短。配電自動化建設由於需要對配電網一次設備進行改造，往往涉及線路的停電施工。考慮到供電公司優質服務的要求，配電線路的停電有嚴格的時間要求，往往只有幾個小時。在這麼短的時間內完成所有設

備的安裝、調試、驗收，需要各部門及相關人員分工明確，配合默契，否則將會出現由於調試驗收不到位所引起的重複停電，降低建設區域的供電可靠性。 由此易知，配電自動化的調試驗收工作需要根據其自身的特點而合理安排，同時，調試驗收工作連接著設計和實際應用，整個調試驗收工作要檢驗產品功能性能，並按照實際系統運行要求整定設備的相關參數，使配電自動化系統達到預定的技術要求，發揮其應用的作用。目前，由於配電自動化系統調試及驗收環節的配套標準較少，各配電自動化建設單位普遍存在著“摸著石頭過河”的情況，部分單位的調試驗收工作流於形式，使得配電自動化系統在投運之時就處於“帶病運行”的狀態，這樣就使得後期系統的應用難以

正常開展，也就發揮不了配電自動化應有的作用。因此，需要有一本書來匯總各單位現場實施經驗，結合配電自動化技術的發展，對配電自動化系統調試所採用的技術以及驗收的要求進行介紹，為配電自動化系統設計、製造、監造、運行維護人員提供一份專業的技術參考。 本書建立一座從配電自動化系統設計到應用、從標準到使用之間的橋樑，力圖使初步開展配電自動化系統調試驗收工作的人員快速瞭解並掌握配電自動化系統調試驗收的基本內容、步驟及方法。對有經驗的人員，力圖為其提供參考，以便於及時總結新的技術與經驗。 限於作者能力有限，加之缺乏編寫經驗，疏漏在所難免，懇請讀者批評指正。 作者 2015年9月

以深度學習短期預測光伏方式控制需求側負載

為了解決儲能饋線的問題，作者張碩修 這樣論述：

本論文使用以類神經網路短期預測方式控制以3120W之太陽能板與儲能電池結合的非併網家用電力系統。考量到深度學習及5G網路的發展，越來越多裝置連接網路形成物聯網，調度再生能源發電時可為使用者帶來更高的便利性。系統的發電來源主要以太陽能發電為主，並透過電源轉換器為電力系統負載供電及為儲能電池充電。太陽能具有間歇性，因此當太陽能發電功率不足時電源管理系統會使儲能電池補償功率。本論文以類神經網路的方式預測未來一分鐘後的太陽能電壓值，預測後的結果以微處理機模擬遙控器來控制冷氣。實驗結果顯示出以類神經網路模型預測太陽能板電壓值變化的具有很好的準確度，可達到以人機介面實現智慧化控制之目的。