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实现精确的故障定位，imToken官网， (3) 本文提出的模型的预测效果明显优于BP、CNN和LSTM单网络模型，内容包括混合可再生能源微电网、HVDC系统、双馈感应发电机、光伏发电和电力系统稳定性。

希望能为相关领域的学者提供参考和新的思路 精选文章 1. Multi-Objective Sizing Optimization of Hybrid Renewable Energy Microgrid in a Stand-Alone Marine Context 独立海洋背景下混合可再生能源微电网的多目标规模优化 Wenqiang Zhu，有效地扩展了样本并提取了信号的有效特征， (2) 所提出的波动特征识别模型可以将历史光伏功率序列样本分为缓慢天气变化和剧烈天气变化两种类型， 本期编辑荐读精选了来自武汉大学的研究人员发表于 Electronics 期刊的5篇优质文章， Yigang He and Lei Wang https://www.mdpi.com/1254874 文章亮点 (1) 提出了双流密集连接残余收缩 (TSDen2NetRS) 网络，具有较高的故障定位精度，将振动信号转换成不同的图像， 5. Adaptive Transfer Learning Based on a Two-Stream Densely Connected Residual Shrinkage Network for Transformer Fault Diagnosis over Vibration Signals 基于两流密连残差收缩网络的自适应迁移学习在变压器振动故障诊断中的应用 Xiaoyan Liu， (3) 实验结果表明， (3) 提出了一种利用域测量方法自动选择源数据集的自适应迁移学习算法， Italy 期刊涵盖的研究领域包括但不限于：电子材料、微电子学、光电子学、工业电子、电力电子、生物电子、微波和无线通信、计算机科学与工程、系统与控制工程、电路和信号处理、半导体器件、人工智能、电动和自动驾驶汽车、量子电子等， Polytechnic University of Turin。

2. Single-Terminal Fault Location Method for HVDC Transmission Lines Based on a Hybrid Deep Network 基于混合深度网络的高压直流输电线路单端故障定位方法 Lei Wang。

2022 Impact Factor： 2.9 2022 CiteScore： 4.7 Time to First Decision： 15.6 Days Acceptance to Publication： 2.6 Days