基于Matlab的主动配电网实时无功优化

基于Matlab的主动配电网实时无功优化

考虑风电和光伏的接入，采用多目标粒子群算法，以网损和电压偏差为目标，优化变压器分接头、无功补偿器实现24小时无功优化，算例采用IEEE33进行仿真分析，对优化前后的电压和网损进行了分析。

ID:91100

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No.243 S7-200 MCGS 基于plc的自动加料机控制系统

No.243 S7-200 MCGS 基于plc的自动加料机控制系统

243有货

带解释的梯形图程序，接线图原理图图纸，io分配，组态画面

ID:7859

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风电功率预测 置信区间 误差分析 拟合

风电功率预测 置信区间 误差分析 拟合

1.风电功率预测误差–时空相关性

展示第一个时间段的风电功率预测与实际风电功率值的比较。

填充区域表示预测的不确定性，显示了95%置信区间内预测可能的范围。

蓝色虚线表示置信区间的上限和下限。

这种可视化有助于评估风电功率预测的准确性，并理解与之相关的不确定性范围。

在显示风电功率预测与实际风电功率值的同时，展示预测的不确定性，通过置信区间来描述预测的可信范围。

具体步骤和目的如下：

效果：

风电功率预测的95%置信区间的填充区域，绘制第一个时间段的风电功率预测折线图和实际风电功率值折线图，用虚线绘制表示置信区间上限和下限的两条线。

2.用于对风电场的预测误差进行分析，拟合误差分布，并可视化展示误差随时间和功率的变化情况，以及采样功率的分布。

这有助于了解预测误差的特性，评估预测模型的准确性，并为风电场的运营和管理提供参考。

数据提取与处理

拟合分布

绘制三维概率密度图

绘制采样功率及功率变化过程：对A风电场的采样功率及一天内的功率变化过程进行了绘制。

代码根据每个小时的实际功率值和对应的误差分布，进行100次的随机采样，得到了100个采样功率值，并对其进行可视化展示。

ID:5926

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基于MATLAB与Python编程的粒子群算法、遗传算法、灰狼算法、最小二乘法、麻雀搜索算法(SSA)、改进的麻雀搜

基于MATLAB与Python编程的粒子群算法、遗传算法、灰狼算法、最小二乘法、麻雀搜索算法(SSA)、改进的麻雀搜索算法(ISSA)、自适应差分进化算法、期望最大化( EM)算法、最大似然估计算法和其它改进的元启发式算法模型参数估计参数辨识。

参数辨识领域包括燃料电池等效电路模型参数辨识，电化学阻抗谱拟合，动力锂离子模型参数辨识，传递函数参数辨识，永磁同步电机参数辨识和光伏组件参数辨识，风机变流器参数辨识与相关simulink仿真模型的参数辨识等，价格按具体需求定。

#模型拟合

ID:15150

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电压方程标幺化、PI标幺化、锁相环PLL标幺化

电压方程标幺化、PI标幺化、锁相环PLL标幺化

详解电机模型相关标幺化处理

电流环PI控制器的标幺化处理

观测器中PLL锁相环的标幺化处理

采样时间标幺化

这是文档

ID:237

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COMSOL 燃料电池，冷启动仿真

COMSOL 燃料电池，冷启动仿真

低温质子交换膜燃料电池冷启动仿真模型，cold start，可仿真包括冰的形成过程，温度分布，电流分布，物质浓度分布，速度压力分布以及膜中水分布，可提供相关方面仿真建模指导。

1）恒流启动

2) 恒压启动

3)恒功率启动

ID:6250

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微电网 能量调度

微电网 能量调度

三目标微网调度，

经济调度

环境友好调度

优化调度

微电网能量调度问题的求解

问题描述：

– 微电网：包含多个能量源，包括DG（分布式发电设备，如太阳能光伏板、微型燃气轮机等）、MT（燃油发电机）和FC（燃料电池）。

– 目标：通过合理分配各种能源的发电功率，满足负荷需求，同时使得微电网的发电成本最小化。

解决方法：

微粒群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）：

– 步骤：

– 初始化微粒群：根据给定的微电网问题约束，随机生成一定数量的微粒（粒子），每个粒子代表一种发电方案，包含DG、MT和FC的发电功率分配情况。

– 适应度函数：对每个粒子，计算其对应的发电成本，作为其适应度值。

– 更新速度和位置：根据当前适应度值和历史最优适应度值，通过PSO算法的公式，更新每个粒子的速度和位置，以寻找更优的发电功率分配。

– 约束处理：根据问题约束条件，对更新后的粒子进行处理，确保发电功率不超过上下限，满足负荷需求。

– 更新历史最优：记录每个粒子历史上的最优发电功率分配及其对应的适应度值。

– 更新全局最优：从所有粒子中选取适应度最优的发电功率分配方案，作为当前的全局最优解。

– 终止条件：当达到预定的迭代次数（MaxIter）或者全局最优解收敛时，结束迭代过程。

使用微粒群算法（PSO）求解微电网能量调度问题，通过优化微电网中各种能源的发电功率分配，以最小化发电成本，并满足负荷需求。

代码中采用迭代的方式不断优化发电功率分配，最终得到最优解，并输出每种能源在每个时段的发电功率以及最终的微电网发电成本。

ID:6229

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群智能算法优化bp：将思维进化算法结合两层bp，对数据进行预测回归，对多层bp神经网络有兴趣的朋友可以借鉴

群智能算法优化bp：将思维进化算法结合两层bp，对数据进行预测回归，对多层bp神经网络有兴趣的朋友可以借鉴，有意咨询，非诚勿扰。

思维进化优化算法（Memetic Evolutionary Algorithm）结合两层BP神经网络的组合具有一些优点。

以下是其中几个方面的优势：

组合技术优势：Memetic Evolutionary Algorithm（MEA）与两层BP神经网络的结合，可以将遗传算法与神经网络相结合，充分发挥各自的优势。

MEA在优化问题中能够进行全局搜索和适应度评估，而BP神经网络则可以进行局部优化和拟合模型。

高效的全局搜索能力：MEA通过种群的进化和交叉操作，能够在搜索空间中进行全局搜索，找到可能是最优解的候选解。

这种能力使得MEA能够快速找到问题的潜在解决方案，并加速算法的收敛速度。

优化参数拟合能力：两层BP神经网络具有强大的拟合能力，可以通过学习样本数据来寻找最佳参数配置。

通过将MEA与神经网络相结合，可以利用MEA的全局搜索能力来选择初始的参数配置，然后利用BP神经网络对参数进行进一步优化，得到更精确的结果。

可解释性和可调节性：BP神经网络的隐藏层可以作为特征提取层，有助于提高模型对数据的理解和解释能力。

这使得MEA与BP神经网络的组合更加可靠和灵活，可以根据实际问题进行调整和改进。

综上所述，思维进化优化算法（Memetic Evolutionary Algorithm）结合两层BP神经网络的组合具有全局搜索能力、参数拟合能力以及可解释性和可调节性的优势。

ID:989

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stm32 永磁同步电机pcb，原理图

stm32 永磁同步电机pcb，原理图

利用stm32f4xx制作的pmsm 控制器电路原理图，pcb，还有pmsm simulink模型 以及simulink模型代码自动生成来设计电机控制算法资料

ID:4424

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机器视觉，OpenCV，Qt，工业相机采集，图像采集，图像处理，卡尺工具，找线，找圆，颜色检测，模板匹配，形

机器视觉，OpenCV，Qt，工业相机采集，图像采集，图像处理，卡尺工具，找线，找圆，颜色检测，模板匹配，形状匹配，海康工业相机采集+基于形状的模板匹配界面，提前说明，形状匹配算法封装成dll直接调用的，其他都是源码，是不错的学习资料，程序资料

ID:17298

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基于matlab的改进的带记忆的模拟退火算法求解TSP问题，采用多普勒型降温曲线描述迭代过程，在传统算法的基

基于matlab的改进的带记忆的模拟退火算法求解TSP问题，采用多普勒型降温曲线描述迭代过程，在传统算法的基础上增加记忆功能，可测试中国31/64/144以及att48城市的数据，也可自行输入数据进行测试，测试结果基本达到当前最优水平。

duoci.m为主文件。

数据可更换自己的，程序已调通，可直接运行。

ID:1359

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模拟IC设计，buck型dcdc设计，smic.18工艺，aot自适应导通模式，输出0.6v，最大负载电流1.2A，纹波30mv附近

模拟IC设计，buck型dcdc设计，smic.18工艺，aot自适应导通模式，输出0.6v，最大负载电流1.2A，纹波30mv附近，可实现pwm和pfm的切换，可以直接导入到cadence仿真查看，比较简单的，适合对dcdc需要学习使用

ID:31129

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MATLAB代码：面向削峰填谷的电动汽车多目标优化调度策略

MATLAB代码：面向削峰填谷的电动汽车多目标优化调度策略

关键词：电动汽车 削峰填谷 多目标 充放电优化

参考文档：自己整理的说明文档，公式、约束、数据齐全，可联系我查看

仿真平台：MATLAB YALMIP+CPLEX

优势：代码注释详实，出图效果非常好，说明文档细致详细，模型精准

主要内容：代码主要实现了考虑电动汽车参与削峰填谷的场景下，电动汽车充放电策略的优化，是一个多目标优化，目标函数一方面考虑了电动汽车综合负荷以及电池退化损耗成本，一方面考虑了削峰填谷的峰谷差和负荷波动最低，所以为三目标约束，最后通过赋权值以及化简将三目标问题化简为单目标问题进行求解，求解结果可以看出来电动汽车参与后，负荷曲线有明显改善，结果合理正确。

ID:325

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汇川easy523+HMI. 电子凸轮双轴绕线

汇川easy523+HMI. 电子凸轮双轴绕线

绕线的例程。

主轴周期360度。

一层为来回一圈，自动计算圈数，绕线完成后输出完成信号，可与其他取料机对接，进行自动放转子，自动取绕线完成产品A1431

ID:4519

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FPGA图像处理.sobel算子

FPGA图像处理.sobel算子

本项目是一个完整的仿真项目，包括matlab数据生成和显示以及FPGA中使用一个通用的3*3的滤波框架，实现了sobel算子，提供仿真的test bench，项目内容包括3*3通用框架设计讲解和，以及sobel原理的解答，助力小伙伴从根本上掌握sobel算子，非实物商品，

ID:45299

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DL00402-基于YOLOv5的旋转框目标检测

DL00402-基于YOLOv5的旋转框目标检测

dota标注数据集格式转yolov5 rotation标注格式

脚本 utils/cut2rotation.sh ，修改数据集路径和滑窗切片大小及重叠面积即可

数据集路径修改

修改data文件夹下数据集定义

anchor聚类

cd utils，修改数据集路径，然后python autoanchors.py即可

模型anchor修改

将聚类的anchor更新到模型定义中 models/yolov5s_rotation.yaml

训练

脚本 dis_train_rotation.sh，修改数据路径运行

测试及评价

脚本 infer_remote_rotation.sh，修改数据路径及模型权重，会保存测试图像结果

ID:183500

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基于RA-AF的高斯混合聚类裂纹模式识别matlab代码，无需划分裂纹分界线，采用EM迭代算法进行GMM聚类

基于RA-AF的高斯混合聚类裂纹模式识别matlab代码，无需划分裂纹分界线，采用EM迭代算法进行GMM聚类

可输出拉伸裂纹和剪切裂纹的分布图和统计数据，以及每个数据所属类别的概率值

代码带有简明扼要的注释秒

ID:47158

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OCR文字检测和识别

OCR文字检测和识别

MMOCR PaddleOCR 环境配置，程序调试，代码复现

各种前沿文字检测和识别算法复现

ID:45150

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基于反向策略的麻雀搜索算法：通过不断的生成候选位置、评估选择最佳位置、放置麻雀、回溯等步骤，逐步扩展

基于反向策略的麻雀搜索算法：通过不断的生成候选位置、评估选择最佳位置、放置麻雀、回溯等步骤，逐步扩展棋盘状态，寻找解决麻雀问题的最优解。

(内附改进原理文档，包您看懂，有意咨询，非诚勿扰)

基于反向策略的麻雀搜索算法具有以下几个优点：

1.启发式搜索：该算法通过评估候选位置的价值进行选择，利用启发式函数指导搜索方向。

这样可以避免盲目搜索所有可能的位置，提高搜索效率。

2.反向思考：与一般的搜索算法不同，基于反向策略的麻雀搜索算法从目标出发，逆向思考，通过放置麻雀来逼近最优解。

这种反向思考的策略有助于提前筛选掉一些无效路径，减少搜索空间。

3.局部最优解：基于反向策略的麻雀搜索算法通常可以找到一个相对较优的解，即使无法找到全局最优解。

这对于问题规模较大的情况仍然是具有实际意义的。

4.简单易实现：相比其他复杂的搜索算法，基于反向策略的麻雀搜索算法相对简单，容易理解和实现。

它不需要大量的数据结构和复杂的算法，适用于快速解决中等规模的麻雀问题。

5.可扩展性：基于反向策略的麻雀搜索算法可以通过调整评估函数和搜索策略进行扩展和改进。

可以根据实际问题的特点和需求，设计不同的评估函数和搜索策略，以适应不同的麻雀问题。

综上所述，基于反向策略的麻雀搜索算法在启发式搜索、反向思考、寻找局部最优解、简单易实现和可扩展性方面具有一些优点。

ID:8929

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基于主从博弈的社区系统分布式协同优化运行策略

基于主从博弈的社区系统分布式协同优化运行策略

平台：Matlab+yalmip+cplex

随着能源市场由传统的垂直一体式结构向交互竞争型结构转变，社区系统的分布式特征愈发明显，传统的集中优化方法难以揭示多主体间的交互行为。

该文提出一种基于主从博弈的社区系统分布式协同优化运行策略，将销售商作为领导者，新能源冷热电联供运营商和负荷聚合商作为跟随者，求解各方在追求目标最优时的交互策略。

首先，介绍社区系统的交易模式及数学模型，并将其嵌入到主从博弈框架下，建立一主多从的分布式协同优化模型。

其次，证明 Stackelberg 均衡的唯一性，并通过遗传算法和二次规划相结合的算法求解。

最后，通过算例验证所提方法的有效性，供能侧的收益和用能侧的消费者剩余同时得到提升。

靠谱运行可靠值得信赖。

ID:583

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小数锁相环 整数锁相环，有教程

小数锁相环 整数锁相环，有教程

Mash1-1-1的小数分频，有周期性的和非周期性的，非周期的小数杂散更低，工艺是tsnc40nm，会送工艺库，再送AFC自动频率控制。

VDD＝1.8V，PS多模分频器。

非常适合新手入门

前仿真，无版图

ID:55390

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comsol仿真，磁屏蔽

comsol仿真，磁屏蔽

铁氧体做磁屏蔽和没有屏蔽时的接受端磁密大小，及屏蔽上的磁密分布

YID:93100

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微电网 能量优化管理 电力系统

微电网 能量优化管理 电力系统

微电网能源管理优化。

微电网的能源管理优化模型，考虑了各种可再生能源、能量存储和碳捕集技术，以最小化运行成本，同时满足电力和热能需求。

该优化模型有助于做出微电网组件的运营和控制决策，以实现成本高效和可持续的能源供应。

目标是在满足电力和热能需求的前提下，最小化微电网的总运行成本。

微电网包含多种能源发电和储能技术，包括太阳能光伏电池板、风力涡轮机、热电联产装置、燃气锅炉、电锅炉和能量存储系统。

此外，微电网还包括碳捕集和储存设备，用于捕集热电联产和燃气锅炉产生的二氧化碳排放。

方法：

效果：在解决优化问题后，代码展示了每种能源发电和储能技术的最佳运行状态，以及不同部分成本的成本细分。

它还绘制了每天每个小时的功率输出和功率平衡情况。

ID:9326

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配电网 最优潮流 二阶锥

配电网 最优潮流 二阶锥

最优潮流模型，用于解决配电网规划（DNP）问题。

数学优化模型，旨在找到基于给定参数和约束条件的最优配电网规划解决方案。

SOCPR方法用于处理问题中的非凸性，从而更容易找到大规模配电网的近似最优解。

解决问题：

1.在给定的配电网拓扑结构和负荷情况下，如何在网络中放置电容器，以实现最优的功率分配和最小化系统的功率损耗。

2. 配电网规划是确定配电网的最佳配置和扩展，以有效满足负载需求的过程。

它涉及决定应该建设或升级哪些配电线路，应该发电多少，以及在出现拥塞或系统约束时应该在哪里进行负荷解脱。

该代码将DNP问题建模为一个优化问题，目标是找到最佳的配电网规划方案，基于给定的参数和约束条件。

用于优化配电网规划中电容器布置问题的数学模型，并通过线性离散流最优潮流模型来求解最优解。

它通过优化电容器的放置位置和大小，以优化配电网的性能并降低系统功率损耗。

绘制了配电网的拓扑结构图，并将优化结果输出和保存。

绘图：代码还包括用于可视化配电系统图形和绘制电压幅值、功率流、负荷解脱和线路投资决策等结果的函数。

ID:4399

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