基于DBSCAN密度聚类的风电-负荷场景削减方法

基于DBSCAN密度聚类的风电-负荷场景削减方法

关键词:密度聚类 场景削减 DBSCAN 场景生成与削减 kmeans

参考文档:《氢能支撑的风-燃气耦合低碳微网容量优化配置研究》第3章:完美复现

仿真平台:MATLAB

主要内容:代码主要做的是一个基于DBSCAN密度聚类的风电-负荷场景生成与削减模型,首先,采集风电、电负荷历史数据。

然后,通过采用 DBSCAN 密度聚类的数据预处理消除异常或小概率电负荷、风电数据。

之后,针对风电波动性与电负荷时序性、周期性特点,将场景提取分为电负荷场景提取和风电场景提取。

不同于传统的Kmeans方法,此方法更加具有创新性,场景模型与提取更具有代表性,代码非常精品,注释保姆级

ID:3880

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基于DBSCAN密度聚类的风电-负荷场景削减方法

基于DBSCAN密度聚类的风电-负荷场景削减方法

关键词:密度聚类 场景削减 DBSCAN 场景生成与削减 kmeans

参考文档:《氢能支撑的风-燃气耦合低碳微网容量优化配置研究》第3章:完美复现

仿真平台:MATLAB

主要内容:代码主要做的是一个基于DBSCAN密度聚类的风电-负荷场景生成与削减模型,首先,采集风电、电负荷历史数据。

然后,通过采用 DBSCAN 密度聚类的数据预处理消除异常或小概率电负荷、风电数据。

之后,针对风电波动性与电负荷时序性、周期性特点,将场景提取分为电负荷场景提取和风电场景提取。

不同于传统的Kmeans方法,此方法更加具有创新性,场景模型与提取更具有代表性,代码非常精品,注释保姆级,

ID:6380

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基于共享储能电站的工业用户日前优化经济调度

基于共享储能电站的工业用户日前优化经济调度

关键词:优化调度 共享储能 日前优化 经济调度

文章提出一种基于共享储能电站的工业用户日前优化经济调度方法。

首先提出共享储能电站的概念,分析其商业运营模式。

然后将共享储能电站应用到工业用户经济优化调度中,通过协调各用户使用共享储能电站进行充电和放电的功率,实现用户群日运行成本最优。

最后以江苏省 3 个工业用户进行算例仿真,与用户不配置储能和用户独立配置储能场景对比,得出引入共享储能电站可以显著降低用户群日运行成本,并对储能电站年服务费收益、静态投资回收年限和投资回报率与共享储能电站服务费定价间的关系做进一步的研究。

优势:注释清晰,程序逻辑分明,优化结果甚佳

ID:9725

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基于储能电站服务的冷热电多微网系统双层优化配置

基于储能电站服务的冷热电多微网系统双层优化配置

关键词:储能电站 共享储能电站 冷热电多微网 双层优化配置

参考文档:《基于储能电站服务的冷热电多微网系统双层优化配置》完全复现

仿真平台:MATLAB+CPLEX

主要内容:代码主要做的是一个共享储能电站的双层优化配置模型,将储能电站服务应用到多维网系统中,建立了考虑不同时间尺度的多维网双层规划模型,上层模型负责求解长时间尺度的储能电站配置问题,下层模型负责求解短时间尺度的多微网系统优化运行问题。

再 次,根据下层优化模型的Karush-Kuhn-Tucher(KKT)条件将下层模型转换为上层模型的约束条件,采用 Big-M 法对非线性问题线性化。

ID:978

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基于储能电站服务的冷热电多微网系统双层优化配置

基于储能电站服务的冷热电多微网系统双层优化配置

关键词:储能电站 共享储能电站 冷热电多微网 双层优化配置

参考文档:《基于储能电站服务的冷热电多微网系统双层优化配置》完全复现

仿真平台:MATLAB+CPLEX

主要内容:代码主要做的是一个共享储能电站的双层优化配置模型,将储能电站服务应用到多维网系统中,建立了考虑不同时间尺度的多维网双层规划模型,上层模型负责求解长时间尺度的储能电站配置问题,下层模型负责求解短时间尺度的多微网系统优化运行问题。

再 次,根据下层优化模型的Karush-Kuhn-Tucher(KKT)条件将下层模型转换为上层模型的约束条件,采用 Big-M 法对非线性问题线性化。

ID:6232

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虚拟储能 楼宇微电网 粒子群优化 matlab

虚拟储能 楼宇微电网 粒子群优化 matlab

采用matlab编程,通过改进粒子群算法得到基于虚拟储能的智慧楼宇模型,程序运行稳定,

ID:1250

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本文利用仿真软件Matlab编写计算潮流程序模拟分布式电源接入配电网的模型进行潮流计算的方法对分布式电源的

本文利用仿真软件Matlab编写计算潮流程序模拟分布式电源接入配电网的模型进行潮流计算的方法对分布式电源的稳态影响进行探索与分析。

选取了9节点的配电网网络模型,通过对单个分布式电源的接入位置以及容量的不同情况对9节点配电网的网损以及节点电压状况进行了分析。

在4节点接入有功60Mw,无功60Mvar分布式电源

ID:6320

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CST仿真

CST仿真

编码超表面分束

ID:29400

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Matlab/Simulink#直驱永磁风电机组并网仿真模型%

Matlab/Simulink#直驱永磁风电机组并网仿真模型%

基于永磁直驱式风机并网仿真模型。

采用背靠背双PWM变流器,先整流,再逆变。

不仅实现电机侧的有功、无功功率的解耦控制和转速调节,而且能实现直流侧电压控制并稳定直流电压和网侧变换器有功、无功功率的解耦控制。

风速控制可以有线性变风速,或者恒定风速运行,对风力机进行建模仿真。

机侧变流器采用转速外环,电流内环的双闭环控制,实现无静差跟踪。

后级并网逆变器采用母线电压外环,并网电流内环控制,实现有功并网。

并网电流畸变率在2%左右。

附图仅部分波形图,可根据自己需求出图。

可用于自用仿真xue习,附带对应的详细说明及控制策略实现的paper,便于理解应用。

模型完整无错,可塑性高,可根据自己的需求进行修改,用于ke设bi设等参考使用

ID:69635

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CNN-GRU多特征分类预测(Matlab)

CNN-GRU多特征分类预测(Matlab)

所有程序经过验证,保证有效运行。

可有偿替换数据及其他服务。

1.运行环境Matlab2020b及以上;

2.命令窗口输出分类准确率。

3.data为数据集,CNN_GRUNC为程序,分类效果如下:

ID:2166

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STM32fcu,燃料电池控制器,质子交换膜燃料电池系统模型(PEMFC),基于MATLAB/simulink开发,主要部分有空

STM32fcu,燃料电池控制器,质子交换膜燃料电池系统模型(PEMFC),基于MATLAB/simulink开发,主要部分有空压机模型,供气系统模型(阴极和阳极),背压阀模型,电堆模型等。

可进行控制策略等仿真开发工作。

ID:4745

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电机马达基于ESO的永磁同步电机无感FOC

电机马达基于ESO的永磁同步电机无感FOC

1.采用线性扩张状态观测器(LESO)估计电机反电势,利用锁相环从反电势中提取位置和转速信息,从而实现无位置传感器控制;

2.提供算法对应的参考文献和仿真模型。

ID:8845

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改进A*算法

改进A*算法

扩展搜索领域a星算法,3×3 4×4 5×5领域

ID:6488

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西门子1500PLC+KTP1200+SCL

西门子1500PLC+KTP1200+SCL

西门子1500PLC大型物流中心程序案例 由18个远程IO模块和39个ST40CPU组态完成

多种线体分拣程序,使用大华扫码枪扫码上传,程序采用SCL进行编程。

V15版本打开

包含:

PLC程序+西门子KTP1200画面

京东物流中心程序

物流分拣,扫码,等等

ID:7819

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西门子S7协议通信,纯指令编写,不调用dll。

西门子S7协议通信,纯指令编写,不调用dll。

源代码

实现以下功能,

1,对单点读写,Qx.y,Mx.y的写入,Ix.y的读取。

2,对Byte,Word,DWORD的读写,支持读写Q区,I区,M区,V区。

3,对浮点数的读写,支持V区。

以上功能已经在S7 Smart PLC上测试过,带网口的CR40/CR60已支持。

ID:41200

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STM32

STM32

AD源文件及Verilog程序源码,包含AD的PCB源码和quartus程序源码,板子为四层板,程序为verilog,主控芯片为fpga。

功能包括千兆以太网通讯(RTL8211EG芯片),micro sd卡存储,ad7606数据采集,串口通讯,电流和电压采集,实时时钟等。

程序硬件在硬件上实际验证可行,fpga获取ad采集的数据和rtc实时时钟数据,并行的进行数据存储、串口和千兆以太网通讯。

最后在电脑上查看三者的数据是否相同。

附上主要功能框图,部分原理图,实物图,源码结构图,主要时序图等图片。

源码4000+行,AD硬件源文件4层板,考虑了千兆网的阻抗和叠层。

进行了时序约束,无时序错误。

ID:75150

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基于F28335的双级微型光伏逆变器参考电路拓扑设计方案,含PDF格式原理图和源代码

基于F28335的双级微型光伏逆变器参考电路拓扑设计方案,含PDF格式原理图和源代码

本装置DCDC采用Boost升压,DCAC采用单相全桥逆变电路结构,输入电压24-350VDC,以TI公司的浮点数字信号控制器TMS320F28335 DSP为控制电路核心,采用规则采样法和DSP片内ePWM模块功能实现PWM和SPWM波。

并用软件过零锁相环进行系统的同频、同相控制,控制灵活简单。

注:系统DCDC和DCAC的驱动PWM都由F28335提供,离网可锁相运行。

ID:8838

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基于人工蜂群(ABC)算法和粒子群优化算法的组合求解路径优化问题附Matlab代码

基于人工蜂群(ABC)算法和粒子群优化算法的组合求解路径优化问题附Matlab代码

针对经典人工蜂群算法在机器人路径规划中易于陷入局部极值,且寻优过程收敛速度较慢等问题,提出了一种基于粒子群改进人工蜂群算法.通过设计变异算子来增大极值在陷入局部最优时的跳出概率,提高机器人路径规划的收敛能力.实验结果表明,文中方法能有效避免路径规划中的局部极值,减少机器人路径规划时间损耗,提高了路径规划效率.

ID:6630

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