本書通過分析新基建中各項關(guān)鍵技術(shù)與智能電網(wǎng)的相關(guān)性，闡述將5G、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)應用于智能電網(wǎng)的方法。書中重點介紹新基建中相關(guān)技術(shù)及其在智能電網(wǎng)中的應用情況，包括5G、大數(shù)據(jù)、新能源汽車和充電樁、人工智能、特高壓、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)六個方面的內(nèi)容。本書旨在為廣大讀者解讀現(xiàn)階段能源電力行業(yè)新基建與智能電網(wǎng)共同面臨的挑戰(zhàn)以及

《電路分析原理習題解析》為配合北京市高校優(yōu)質(zhì)本科教材課件、北京市精品課、北京大學信息科學技術(shù)學院本科生主干基礎(chǔ)課電路分析原理而編寫，《電路分析原理習題解析》收錄了該教材的全部例題與習題參考解答�？勺鳛楦叩仍盒ｋ娮宇惢�礎(chǔ)課電路分析電路原理或電路基礎(chǔ)的輔助教材，亦可供相關(guān)領(lǐng)域科技人員自學或參考。《電路分析原理習題解析》共七

本書為高等工科院�！皽y控技術(shù)與儀器”專業(yè)“十一五”規(guī)劃教材。本書從總體設(shè)計出發(fā)，用創(chuàng)新設(shè)計思想組織光、機、電、算相結(jié)合的測控儀器設(shè)計內(nèi)容。本書首先系統(tǒng)地論述了測控儀器的精度理論、總體設(shè)計的理論與方法，然后分析了在總體設(shè)計時如何考慮測控儀器的精密機械系統(tǒng)、電路與軟件系統(tǒng)、光電系統(tǒng)設(shè)計的主要問題和方法。本書內(nèi)容薈萃了近代儀

本書內(nèi)容符合教育*高等學校電工電子基礎(chǔ)課程教指委制定的電路理論基礎(chǔ)電路分析基礎(chǔ) 課程教學基本要求,滿足后續(xù)開設(shè)信號與線性系統(tǒng)自動控制原理等課程的電類專業(yè)的課程設(shè)置。 全書共11章,主要內(nèi)容有: 電路基本概念和基本定律,電阻電路等效法分析,電阻電路系統(tǒng)法分 析,正弦交流電路相量法分析,特殊正弦交流電路穩(wěn)態(tài)分析,非正弦周期

本書探索了**的電力電子學原理、實踐和應用，覆蓋了電力電子變換器的設(shè)計、建模、仿真和控制；以一種易于理解的呈現(xiàn)方式介紹了**的技術(shù)，如直流系統(tǒng)，重點強調(diào)了仿真和建模的平均控制技術(shù)；給出了電力電子技術(shù)的實際應用，并在MATLAB軟件的Simulink中進行了案例研究；通過框圖、流程圖、方程和表格等直觀形式幫助讀者理解電力

EPLANHarnessproD是一款全球領(lǐng)先的線束高效設(shè)計及文件編制的現(xiàn)代化三維線束/電纜布線設(shè)計軟件，它最大的優(yōu)勢在于可以與EPLAN平臺以及市面上主流的MCAD平臺進行無縫數(shù)據(jù)銜接，且操作簡單易用。本書基于實際工程設(shè)計流程，著重介紹了如何使用EPLANHarnessproD軟件，利用MCAD三維模型，實現(xiàn)高效且快

本書共7章，內(nèi)容包括：智能傳感器與電子測量技術(shù)概述、測量誤差基本理論、智能儀器簡介、傳感器接口與信號處理電路、無線傳感器和傳感器網(wǎng)絡(luò)、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)軟件設(shè)計、智能傳感器與電子測量技術(shù)新進展。本書在選材上具有系統(tǒng)先進性和實用性的特點。為便于讀者學習和理解，每章均附有本章的小結(jié)、思考題與習題，并且，隨書附電子課件、習題參考

本書采用全彩圖解視頻講解的形式，系統(tǒng)講解了電氣控制的相關(guān)知識，主要內(nèi)容包括：電氣基礎(chǔ)知識，常用工具及材料，常用電氣元件及設(shè)備，電氣控制原理與常見控制電路，電氣設(shè)計，電氣安裝、接線與布線，電氣調(diào)試，電氣維修等。全書內(nèi)容豐富實用，講解循序漸進，圖解直觀易懂，同時輔以視頻教學，手機掃碼即可觀看，使學習更輕松高效。本書非常適合

本書主要介紹氣體絕緣裝備局部放電檢測與絕緣狀態(tài)評價所涉及的基礎(chǔ)理論與關(guān)鍵技術(shù)，內(nèi)容包括氣體絕緣裝備局部放電檢測及噪聲評價、混合局部放電信號分離、局部放電類型辨識、局部放電程度評估與狀態(tài)評價技術(shù)等四篇，共14章。

本書在詳細、深入地分析當前人工智能技術(shù)理論的基礎(chǔ)之上，重點研究了人工智能算法在電力系統(tǒng)中的實際應用。書中系統(tǒng)地介紹了主要智能算法和機器學習的基礎(chǔ)知識，智能算法主要包括遺傳算法、免疫算法、蟻群算法、粒子群優(yōu)化算法、模擬退火算法、禁忌搜索算法等；機器學習主要包括貝葉斯算法、決策樹算法、支持向量機、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)