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The Denver Broncos All-Time All-Stars: The Best Players at Each Position for the Orange and Blue

為了解決super position的問題，作者Mason, Andrew 這樣論述：

Let's say you're the head coach of the Denver Broncos, deciding which players should start in a Super Bowl matchup against the toughest team in the NFC. But instead of choosing from the current roster, you have every player in the team's nearly 60-year history in your locker room. Who starts at quar

terback: John Elway, Peyton Manning, Craig Morton, or Frank Tripuka? At linebacker, do you play Bill Rowmanowski, Karl Mecklenburg, Tom Jackson, Randy Gradishar, DeMarcus Ware or Von Miller? Which player is your featured running back? Floyd Little, Otis Armstrong, or Terrell Davis? Combining career

stats, common sense, and a host of intangibles, veteran sportswriter Andrew Mason imagines an embarrassment of riches and sets the all-time All-Star Broncos lineup for the ages. Andrew Mason currently covers the Broncos for BSNDenver.com, and has also written about them for The New York Times, CBS

Sports.com, The Sports Xchange, The Sporting News, DenverBroncos.com and MaxDenver.com, among other outlets. His book, Tales from the Denver Broncos Locker Room, was published in a second edition in 2017.

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微型電網分層控制策略研究

為了解決super position的問題，作者張泉泉 這樣論述：

微型電網(Microgrid)作為一種高效利用可再生能源分散式發電(Distributed Generation)的方法，可被用於解決偏遠地區的發電問題或為關鍵負荷提供不間斷供電。為了保證微型電網的可靠性和經濟運行，首要任務是維持系統電壓/頻率穩定和實現分散式發電單元之間功率的精確分配。微型電網通常運行於中低壓電力系統中，其線路阻抗主要呈現電阻電感性，傳統的P-f/Q-U下垂控制(Droop Control)性能不佳，雖然可通過採用虛擬複阻抗(Virtual Complex Impedance)的方法，使線路阻抗中的電阻分量被虛擬負電阻抵消。但由於存在線路阻抗參數漂移和估計誤差等問題，若虛擬

負電阻設計不當會導致系統不穩定。本文根據中低壓微型電網的線路參數特點，採用P-U/Q-f下垂控制，並且在控制迴路中引入由虛擬負電感和虛擬電阻組成的虛擬複阻抗，其中虛擬負電感用於減小系統阻抗中電感分量引起的功率耦合(Power Coupling)，虛擬電阻用於增強系統中的電阻分量，並且調整阻抗匹配度以提高功率分配精度。然而此作法功率分配仍然會受到系統線路阻抗參數的影響。此外，下垂控制結合虛擬阻抗方法易引起電壓偏差問題。因此本文研究了一種新型的基於虛擬複阻抗的穩壓均流控制方法，在不受線路阻抗參數變化影響的情況下實現精確的功率分配，並且提高電壓品質。本研究同時建立基於所提出方法的微型電網系統小信號模

型(Small-Signal Model)，用於分析系統的穩定性和動態性能，同時為控制器參數的設計提供理論依據。分析結果表明，所提出方法對線路阻抗參數漂移和估計誤差具有強健性，並且使系統具有較大的穩定裕度和較快的動態響應速度。再者，本文針對微型電網併聯逆變器的有功功率分配和電壓偏差問題探討，基於全域滑動模式控制(Total Sliding-Mode Control)技術重新設計功率-電壓下垂控制器和內迴路電壓調節器。首先，針對功率-電壓下垂控制回路，定義有功功率與公共耦合點(Point-of-Common-Coupling)電壓幅值之間的下垂控制關係誤差。然後通過採用全域滑動模式控制以獲得新的

下垂控制關係，從而同時實現有功功率分配和電壓幅值恢復。由於全域滑動模式控制方案可為系統提供快速的動態性能和強健性，高精度的暫態有功功率分配也可在不受線路阻抗影響的情況下被實現。更進一步，本文針對微型電網提出基於自我調整模糊類神經網路(Adaptive Fuzzy Neural Network)的分散式二級控制(Distributed Secondary Control)方案，以實現電壓/頻率恢復和最優功率分配。首先，建立微型電網動態系統模型，該模型由逆變器介面分散式電源模型和微型電網電力網絡模型組成，其中分散式電源模型可通過具有最優有功功率分配方案的初級控制器的動態模型來表示。微型電網電力網絡

模型由潮流動態模型和負荷模型組成。然後定義基於一致性演算法的誤差函數，並提出基於模型的全域滑動模式控制技術來處理同步和跟蹤問題。為達到無須詳細動態控制設計，本文設計自我調整模糊類神經網路方案來模擬全域滑動模式控制律，以繼承其快速動態響應性能和強健性。同時，所提出的自我調整模糊類神經網路控制方法可以解決全域滑動模式控制對微型電網動態模型精確資訊的依賴。藉由投影演算法(Project Algorithm)和李雅普諾夫穩定性(Lyapunov Stability)定理，推導模糊類神經網路的參數自我調整調節律，以保證基於自我調整模糊類神經網路的分散式二級控制系統的穩定性。本文所提出方法的有效性和優越性

將通過數值模擬和實驗進行驗證。

Rise of the Dolphins

為了解決super position的問題，作者 這樣論述：

Doug Swift is without doubt one of the most interesting people ever to play in the NFL. From 1970-1975, Doug was the starting strongside linebacker for the Miami Dolphins and during his six-year career, he played in three Super Bowls, won two rings, and was a key member of the 1972 squad that to

this day is the only team in the history of the NFL to post a perfect season. On paper, it would appear that Doug had no business playing professional football. He didn’t have the right pedigree. He hadn’t gone to a big-time football school like Alabama, Ohio State, Michigan, USC, Texas, or even Syr

acuse, the college team he grew up watching in his hometown. Instead, Doug went to little Amherst College which played an eight-game schedule in Division III with no playoffs. In addition to this lack of experience and training, for a professional football player Doug wasn’t exceptionally big, fast,

or mobile, agile, and hostile as Bear Bryant liked his players. So, how did Doug do it? He maintains that his success was due to a combination of discipline, determination, and doggedness, or as he is quick to note, While I wasn’t always the best, I made sure I was always the most determined. In ad

dition to being very determined, Doug was very smart and early in his football career developed the ability to sense what was going to happen before it happened, and then put himself in the right position for when it happened. With this unique feel for the game, it is no coincidence that Doug compil

ed one of the best, if not the best games started/games won ratio of anyone who ever played in the NFL for at least six years. As Coach Shula said when Doug announced his retirement, Like a lot of guys who played on the No- Name Defense, Doug never received the individual credit he deserved, but in

retrospect, I can say that he was as smart, dedicated, and determined as any player I ever coached. Not too bad for a kid from little Amherst College.

微型電網併聯多模組變流器智慧型控制策略研究

為了解決super position的問題，作者楊艷 這樣論述：

逆變器是微型電網系統中的重要電力電子介面，可將分佈式發電系統與當地負載連接構成微型電網系統，或者與公共大電網連接實現併網運行。隨著分佈式能源發電規模的擴大，考慮電力電子開關的應力以及系統冗餘性能，通常將多個小容量逆變器模組併聯以建立大容量的微電網系統。此外，介面逆變器也通過併聯運行方式將微型電網系統中不同的分佈式能源接至公共連接點。研究智慧型控制方法以提高微型電網系統中併聯逆變器模組的控制性能及優化微型電網輸出電力品質，對於提高分佈式能源接入微型電網的滲透率顯得相對重要。為了提高微型電網孤島運行模式下併聯逆變器模組在不同負載及不同運行狀況下的動態性能及供電可靠性，本文設計基於主-從電流均衡控

制策略下的併聯逆變器模组自適應模糊類神經網路模擬滑動模式控制(Adaptive Fuzzy-Neural-Network-Imitating Sliding-Mode Control, AFNNISMC)，將併聯逆變器模组視為主體，構建完整的數學模型以保證其系統級的穩定性，並在此基礎上，首先設計全域滑動模式控制(Total Sliding-Mode Control, TSMC)和具有自適應觀測器的全域滑動模式控制架構。為了提高系統的強健性、克服傳統全域滑動模式控制對系統詳細動力學模型的依賴，及消除由全域滑動模式控制引起的控制抖動現象，本文使用四層模糊類神經網路(Fuzzy Neural Net

work, FNN)來模擬全域滑動模式控制律，根據里亞普諾夫穩定理論(Lyapunov Stability Theorem)和投影算法(Projection Algorithm)，利用模糊神經網路與全域滑動模式控制律之間的近似誤差，設計網路參數的線上自適應調整律，以保證網路參數的收斂性和控制系統的穩定性。因此，即使系統存在不確定性的情況下，也可以保證併聯逆變器模組輸出高品質的電能，以及併聯逆變器模組之間高精度電流均衡性能。此外，當單一逆變器從併聯系統斷開或重新接入時，所提出的 AFNNISMC 可以保證併聯系統的不斷電運行，從而提高微型電網系統的冗餘度和操作靈活性。進一步，藉由數值模擬和實驗結

果，驗證所提出自適應模糊神類經網路模擬滑動模式控制的可行性和有效性。此外，亦與傳統的適應性全域滑動模式控制(Adaptive TSMC, ATSMC)和比例積分控制(Proportional-Integral Control, PIC)架構進行性能比較，驗證所提出的自適應模糊類神經網路模擬滑動模式控制的優越性。考慮到固定結構的模糊神類經網路難以兼顧計算負擔及控制性能，本文進一步研究 一 種 自 組 織 結 構 模 糊 類 神 經 網 路 模 擬 滑 動 模 式 控 制 (Self-Constructing Fuzzy-Neural-Network-Imitating Sliding-Mode

Control, SFNNISMC)，用於執行主-從電流均衡控制策略下的微型電網併聯逆變器模組的併網電流跟蹤控制，所設計的模糊類神經網絡同時具有結構和參數自學習能力。本文所提出自組織結構模糊類神經網路(Self-Constructing Fuzzy Neural Network, SFNN)中，輸入層的初始節點由併網逆變器模組的數目決定，而隸屬函數層的規則由動態規則生成機制依據當前的暫態輸入從無到有自動生成。同時，本結構還引入了動態派翠(Petri)網路實現規則刪減機制，派翠網路使用於重新激活與新接入的從逆變器相對應的規則，只有被派翠網路激活的規則相關的網路參數才會被線上更新，而不是所有的網路

參數皆更新，從而減輕參數學習過程的計算負擔。此外，利用里亞普諾夫穩定理論和投影算法設計網路參數的線上學習律，保證網路參數及併網電流跟蹤誤差的收斂性。藉由數值模擬展示所提出的自組織結構模糊類神經網路模擬滑動模式控制在併聯逆變器模組不同運行狀況下規則演化的過程。本文亦利用兩個逆變器模組併聯的實驗平臺，亦與傳統的比例積分控制(PIC)、滑動模式控制(Sliding-Mode Control, SMC)及固定結構的自適應模糊神經網路模擬滑動模式控制(AFNNISMC)進行對比實驗，進一步驗證所提出的自組織結構模糊類神經網路模擬滑動模式控制方案的優越性。