光伏PV三相并网逆变器MATLAB仿真

光伏PV三相并网逆变器MATLAB仿真

模型内容:

1.光伏+MPPT控制(boost+三相桥式逆变)

扰动观察法

2.坐标变换+锁相环+dq功率控制+解耦控制+电流内环电压外环控制+spwm调制

3.LCL滤波

仿真结果:

1.逆变输出与三项380V电网同频同相

2.直流母线电压600V稳定

3.d轴电压稳定311V;q轴电压稳定为0V,有功功率高效输出

ID:83105

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GQPSO-GRU-Attention基于高斯量子改进粒子群算法优化门控循环单元结合注意力机制的数据回归预测 Matlab语言

GQPSO-GRU-Attention基于高斯量子改进粒子群算法优化门控循环单元结合注意力机制的数据回归预测 Matlab语言

程序已调试好,无需更改代码直接替换Excel运行你先用,你就是创新

多变量单输出回归,回归预测也可以加好友换成分类或时间序列单列预测(售前选一种),GRU也替换为LSTM、BiGRU、BiLSTM等预测模型(售前选一种),回归效果如图1所示,网络结构如图2所示~

利用GQPSO进行自动化参数寻优,优化的参数为:学习率、隐藏层节点数、正则化系数

GQPSO改进点为:在QPSO中应用高斯变异算子代替随机序列是一种强大的策略,可以提高QPSO的性能,防止过早收敛到局部最优。

可售前加好友更换各类优化算法(如蜣螂DBO、班翠鸟PKO等等),也可改进任意算法

注:

1.附赠测试数据,数据格式如图3所示~

2.注释清晰,适合新手小白运行main文件一键出图~

3.商品仅包含Matlab代码,后可保证原始程序运行

4.模型只是提供一个衡量数据集精度的方法,因此无法保证替换数据就一定得到您满意的结果~

ID:9160

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异步电机无感矢量控制仿真资料

异步电机无感矢量控制仿真资料

ID:8625

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SSA-ESN多输出回归(加图) Matlab代码,可直接运行,适合小白新手

SSA-ESN多输出回归(加图) Matlab代码,可直接运行,适合小白新手

程序已经调试好,仅需要根据输出个数修改outdim值(输出个数值),替换数据集即可运行数据格式为excel

每个输出都有对应的图一的四张图

包含训练集和测试集的线性拟合图

1、运行环境要求MATLAB版本为2018b及其以上

2、评价指标包括:R2、MAE、MBE、RMSE等,图很多,符合您的需要

3、代码中文注释清晰,质量极高

4、测试数据集,可以直接运行源程序。

替换你的数据即可用 适合新手小白

5、

注:保证源程序运行,

ID:2535

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Matlab振动噪声瀑布图

Matlab振动噪声瀑布图

可以对workbench、simcenter3D等仿真软件输出的瀑布图数据进行重新绘制,更适合科研人的专用工具

ID:4799

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标题:串联分段多相电压倍增器实现低纹波高压直流生成

标题:串联分段多相电压倍增器实现低纹波高压直流生成

1. 技术背景与问题定义

在现代科学仪器中,如X射线发生器、粒子加速器、图像增强器和质谱仪等,低纹波高压直流电源至关重要

然而,当电压达到千伏级及更高时,抑制电源输出噪声变得极其困难

传统的高压直流生成方法通常包括使用升压变压器和整流器,如半桥或全桥整流器以及二极管-电容电压倍增器(如Cockcroft-Walton倍增器)

这些方法虽然成熟,但在高压低纹波的要求下,存在明显的局限性

具体来说,提高开关频率受到变压器带宽和二极管反向恢复时间的限制,而降低滤波器截止频率则会导致滤波电容器体积过大,这对于高压应用尤为显著

2. 创新技术与实验验证

本文提出了一种串联分段多相电压倍增器的新型拓扑结构,通过将电压倍增器划分为多个小段,并以不同相位驱动,从而显著降低输出纹波的幅度和提高纹波频率

实验部分采用了一个16级四相双极电压倍增器,通过实验证明该拓扑结构的有效性

实验结果显示,与传统的单相倍增器相比,多相倍增器的输出纹波频率是转换器开关频率的八倍,且纹波振幅显著减小

在不使用RC滤波器的情况下,相数从1增加到4时,输出电压纹波振幅减少4倍;而在使用RC滤波器的情况下,纹波振幅则减少16倍

3. 应用前景与结论

多相电压倍增器技术特别适用于需要高电压低纹波直流输出的应用场景,如科学仪器中的偏置电源

尽管该方法增加了变压器的数量和复杂性,但其在减小滤波器电容体积和减少输出纹波方面的优势显著

本文通过详细的理论分析和实验验证,展示了这种新型拓扑结构在低纹波高压直流生成中的巨大潜力

未来的研究可以进一步优化该结构的设计,以平衡变压器数量与系统性能之间的关系,从而在更多应用场景中实现低成本、高效能的高压直流电源

类似课题,想发顶刊,一区的同学直接

#电力电子教学

ID:86499

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模块化多电平变换器MMC两种调制策略实现(交流3000V-直流5000V整流)仿真,单桥臂二十子模块,分别采用最近

模块化多电平变换器MMC两种调制策略实现(交流3000V-直流5000V整流)仿真,单桥臂二十子模块,分别采用最近电平逼近NLM与载波移相调制CPS-PWM实现,仿真中使用环流抑制,NLM中采用快速排序,两个仿真动稳态性能良好,附带仿真介绍文档,详细讲述仿真搭建过程,并附带参考文献与原理出处,内容详实

YID:588

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(BO)Bayes-Transformer-BiGRU分类

(BO)Bayes-Transformer-BiGRU分类

Matlab代码 基于贝叶斯算法(BO/Bayes)优化Transformer结合双向门控循环单元(BiGRU)的数据分类预测(可以更换为单、多变量时序预测/回归,),Matlab代码,可直接运行,适合小白新手

程序已经调试好,无需更改代码替换数据集即可运行数据格式为excel

贝叶斯优化的参数为:隐藏层节点数,正则化系数,初始化学习率

Transformer 作为一种创新的神经网络结构,深受欢迎

采用 Transformer 编码器对光伏、负荷数据特征间的复杂关系以及时间序列中的长短期依赖关系进行挖掘,可以提高光伏功率、负荷预测、故障识别的准确性

1、运行环境要求MATLAB版本为2023b及以上【没有高版本的可以私信我】

2、代码中文注释清晰,质量极高

3、运行结果图包括分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图等

4、测试数据集,可以直接运行源程序

适合新手小白

保证源程序运行,

ID:66150

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无模型预测速度控制,采用ESO估计扰动

无模型预测速度控制,采用ESO估计扰动

仿真包括,传统预测速度控制无模型预测速度控制两个仿真,与无模型预测速度控制公式推导

ID:54800

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基于粒子群算法的永磁同步电机多参数辨识

基于粒子群算法的永磁同步电机多参数辨识

PSO PMSG

[1]仿真程序参考文献《改进粒子群算法的永磁同步电机多参数辨识》,采用粒子群算法与simulink模型结合的方式,对永磁同步电机进行多参数辨识。

程序以定子绕组电阻、d轴电感、q轴电感和永磁体磁链四个参数作为输入参数,以定子dq轴电压作为输出,通过辨识模型电压与测量电压的偏差作为目标函数,从而实现参数的精准辨识。

[2]适应度函数以辨识模型与实际测量值之间的误差平方和最小为目标,适应度函数值越小,其辨识模型电压与测量电压越接近,待辨识参数和实际值也越接近。

[3]算法流程主要是通过粒子群算法调用simulink仿真模型,通过输入计算输出值和适应度值,通过循环优化出最佳参数。

先运行.m 文件后运行仿真,不然会报错

包含参考文献,默认 2018 版本。

谢谢理解

ID:3268

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非支配排序的蜣螂优化算法(Non-dominated Sorting Dung Beetle Optimization, NSDBO)是一种结合了非支配

非支配排序的蜣螂优化算法(Non-dominated Sorting Dung Beetle Optimization, NSDBO)是一种结合了非支配排序机制和蜣螂优化算法(Dung Beetle Optimization, DBO)的进化计算方法,专门用于解决多目标优化问题。

在多目标优化中,目标之间通常存在竞争关系,算法的目标是找到一组解,这些解在多个目标之间达到一种平衡,即Pareto最优解集。

蜣螂优化算法(DBO)简介

蜣螂优化算法(dung beetle optimizer,DBO)是东华大学Shen团队推出的第二个算法,其灵感来自于蜣螂的滚球、跳舞、觅食、偷窃和繁殖行为。

该算法同时考虑了全局探索和局部开发,从而具有收敛速度快和准确率高的特点,可以有效地解决复杂的寻优问题。

非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO)

NSDBO算法结合了DBO算法和非支配排序的概念,用于解决多目标优化问题。

以下是NSDBO的关键步骤:

初始化:生成初始种群,种群中的每个个体代表一个潜在的问题解。

适应度评估:计算每个个体的适应度,适应度通常由多个目标函数值组成。

非支配排序:根据个体的适应度进行非支配排序,将种群分为不同的前沿(Fronts)。

在每个前沿中,排在前面的个体在目标空间中非支配后面的个体。

环境选择:从非支配排序后的种群中选择个体进行繁殖,选择过程考虑个体的适应度和多样性。

交叉和变异:通过交叉和变异操作产生新的种群。

信息素更新:模拟蜣螂信息素的沉积和消散,更新个体的适应度,引导搜索过程。

终止条件:当达到预设的迭代次数或找到满意的解集时,算法终止。

测试函数

在NSDBO算法中,通常会使用多个测试函数来验证算法的性能。

这些测试函数具有不同的特性,如不同的目标数量、目标冲突程度、解空间的形状等。

以下是一些常见的多目标测试函数:

ZDT系列:包括ZDT1到ZDT6,是经典的多目标测试函数,用于测试算法的收敛性和多样性。

DTLZ系列:DTLZ1到DTLZ7,提供了更复杂的Pareto前沿形状,用于测试算法的鲁棒性。

WFG系列:WFG1到WFG9,模拟了更实际的优化问题,具有更好的可扩展性和模块性。

其他:如Schaffer函数、Kursawe函数等,用于特定目的的测试。

评价指标为:IGD、GD、HV、Spacing (HV越大越好,其他指标越小越好)

结论

NSDBO算法通过结合蜣螂优化算法的搜索机制和非支配排序的多目标决策策略,能够有效地解决多目标优化问题。

通过在47个测试函数上的实验(给出部分结果),可以全面评估NSDBO算法的性能,包括其在不同类型和难度的优化问题上的表现。

这种评估有助于理解算法的优势和局限性,为实际应用中的算法选择提供依据。

非支配排序的蜣螂优化算法(Non-dominated Sorting Dung Beetle Optimization, NSDBO)是一种结合了非支配排序机制和蜣螂优化算法(Dung Beetle Optimization, DBO)的进化计算方法,专门用于解决多目标优化问题。

在多目标优化中,目标之间通常存在竞争关系,算法的目标是找到一组解,这些解在多个目标之间达到一种平衡,即Pareto最优解集。

蜣螂优化算法(DBO)简介

蜣螂优化算法(dung beetle optimizer,DBO)是东华大学Shen团队推出的第二个算法,其灵感来自于蜣螂的滚球、跳舞、觅食、偷窃和繁殖行为。

该算法同时考虑了全局探索和局部开发,从而具有收敛速度快和准确率高的特点,可以有效地解决复杂的寻优问题。

非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO)

NSDBO算法结合了DBO算法和非支配排序的概念,用于解决多目标优化问题。

以下是NSDBO的关键步骤:

初始化:生成初始种群,种群中的每个个体代表一个潜在的问题解。

适应度评估:计算每个个体的适应度,适应度通常由多个目标函数值组成。

非支配排序:根据个体的适应度进行非支配排序,将种群分为不同的前沿(Fronts)。

在每个前沿中,排在前面的个体在目标空间中非支配后面的个体。

环境选择:从非支配排序后的种群中选择个体进行繁殖,选择过程考虑个体的适应度和多样性。

交叉和变异:通过交叉和变异操作产生新的种群。

信息素更新:模拟蜣螂信息素的沉积和消散,更新个体的适应度,引导搜索过程。

终止条件:当达到预设的迭代次数或找到满意的解集时,算法终止。

测试函数

在NSDBO算法中,通常会使用多个测试函数来验证算法的性能。

这些测试函数具有不同的特性,如不同的目标数量、目标冲突程度、解空间的形状等。

以下是一些常见的多目标测试函数:

ZDT系列:包括ZDT1到ZDT6,是经典的多目标测试函数,用于测试算法的收敛性和多样性。

DTLZ系列:DTLZ1到DTLZ7,提供了更复杂的Pareto前沿形状,用于测试算法的鲁棒性。

WFG系列:WFG1到WFG9,模拟了更实际的优化问题,具有更好的可扩展性和模块性。

其他:如Schaffer函数、Kursawe函数等,用于特定目的的测试。

评价指标为:IGD、GD、HV、Spacing (HV越大越好,其他指标越小越好)

结论

NSDBO算法通过结合蜣螂优化算法的搜索机制和非支配排序的多目标决策策略,能够有效地解决多目标优化问题。

通过在47个测试函数上的实验(给出部分结果),可以全面评估NSDBO算法的性能,包括其在不同类型和难度的优化问题上的表现。

这种评估有助于理解算法的优势和局限性,为实际应用中的算法选择提供依据。

ID:1759

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基于高频脉冲注入法转子初始位置辨识算法代码,无感启动中最重要的便是初始位置估计,高频注入法无感运行的

基于高频脉冲注入法转子初始位置辨识算法代码,无感启动中最重要的便是初始位置估计,高频注入法无感运行的方法适用于带电机运行,用在初始位置检测时,时间不固定,依赖电机参数。

采用脉冲注入法后,检测时间固定,检测精度高,受电机参数影响小,已在不同型号驱动器量产后,针对各种电机均可以估计出不错的初始角度值,能根据电机电感和额定电流自适应决定注入电压幅值和周期,大多数IPM电机精度在+-5个电角度以内,SPMSM在+-15°以内,检测过程中,转子移动不大于10°电角度。

可以指导该代码移植、帮忙理解、指导调试等

ID:97998

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simpack abaqus ansys车线桥耦合高效建模分析工具

simpack abaqus ansys车线桥耦合高效建模分析工具

1.快速生成非线性柔性轨节点处mark

2.桥梁纵向轨底处的对应的mark及坐标

3.快速建立力元并设置preload方向

4.免安装运行环境点击exe输入

5.基于ansys或者abaqus和simpack联合仿真的5跨、3跨简支梁车线桥耦合分析实例

ID:17356

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离散裂隙注浆 comsol

离散裂隙注浆 comsol

ID:5150

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该模型为考虑电流采样延时的电机控制simulink模型。

该模型为考虑电流采样延时的电机控制simulink模型。

模型架构为PMSM的传统双闭环(PI调节器)控制(版本2018b),模型中还包括以下模块:

1)考虑电流采样延时的中断触发模块

2)转速计算的低通滤波器

3)1.5延时补偿模块

4)死区模块

该模型特色为:考虑电流采样延时、考虑了转速计算的低通滤波器、控制系统的一延时,所以该模型能够尽可能去还原实际的电机控制。

系统已经完全离散化,与实验效果非常接近。

,会将simulink仿真模型以及相应的参考文献及教材打包发送。

ID:8422

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VSG 双机并联+动态虚拟复阻抗技术 Plecs

VSG 双机并联+动态虚拟复阻抗技术 Plecs

EI 核心期刊 [文献复现]

加入动态虚拟阻抗后可明显减小由传输阻抗不同导致的无功振荡与无功环流,改善功率分配

可提供参考文献

ID:5445

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Comsol模拟混凝土中水分传递

Comsol模拟混凝土中水分传递

低气压下水分转移引起的水泥浆龄期微观结构变化

低气压(AP)会影响混凝土中的水分传递,进而影响其微观结构和体积特性,但对其热力学机制却知之甚少

可文献复现

ID:6660

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基于Matlab/simulink的插电式混合动力汽车加速建模仿真模型4驱PHEV(比亚迪唐DM混动系统P2P4发动机——三擎

基于Matlab/simulink的插电式混合动力汽车加速建模仿真模型4驱PHEV(比亚迪唐DM混动系统P2P4发动机——三擎四驱)

模型可完美运行

可复制产品,

①(工况可自行添加)已有UDDS、EUDC、NEDC工况、1300秒加速工况;

②仿真图像包括 发动机转矩变化图像、电机转矩变化图像、工作模式变化图像、档位变化图像、电池SOC变化图像、等效百公里燃油消耗量图像、速度跟随图像、车速变化图像、最大爬坡度图像;

③整车similink模型中包含工况输入模型、驾驶员模型、发动机模型、电机模型、制动能量回收模型、转矩分配模型、运行模式切换模型、档位切换模型纵向动力学模型;

④simulink模型输入输出均以中文注释。

⑤m程序可运行出发动机特性曲线、电机特性曲线、电池效率特性曲线、能量回收制动相关特性曲线

⑥可实现在500-600秒加速过程中,油门突然故障,开度为0时车速的变化

⑦可实现在500-600秒加速过程中,电机转速突变为1000rpm,扭矩变为0时的车速变化

ID:22220

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两相交错并联buck/boost变换器仿真

两相交错并联buck/boost变换器仿真

采用双向DCDC,管子均为双向管

模型内包含开环,电压单环,电压电流双闭环三种控制方式

两个电感的电流均流控制效果好可见下图电流细节

matlab/simulink/

YID:1315

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FOC电流环PI参数自整定Simulink仿真模型

FOC电流环PI参数自整定Simulink仿真模型

该模型特点:

1.使用电机模型传感器输出的角度和速度进行有感FOC控制,可以说是FOC控制的最小系统。

2.可以在该最小系统上升级控制算法,使用无传感器控制。

3.模型采用标幺值系统,可以在M文件中根据电机实际参数自定义调整。

4.电机模块采用离散式步长仿真,与实际结果较为接近。

5.所有模块都做到了模块化,各个模块分区清楚,结构清晰。

6.所有电机和控制参数均在m文件中体现,随用随改。

7.电流环PI参数均实现自动整定,分串联式和并联式两种。

8.施加负载Torque随转速平方次增加,模拟风机类负载特点。

9.包括 dq 轴电流设定值产生模块,控制方式自适应内嵌式电机(MTPA)和表贴式电机(Id =0)。

10.包括速度环整定的模块。

ID:25180

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深度学习稻叶病图像识别系统Matlab程序

深度学习稻叶病图像识别系统Matlab程序

包含app界面,包含可单独运行的程序

自带测试图片,涉及的算法包括:MCCA多视图典型相关分析特征融合,CNN、SVM图像分类。

程序经过多次测试,包成功运行,附带运行操作视频。

程序。

ID:7699

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Comsol二维光子晶体谷霍尔效应。

Comsol二维光子晶体谷霍尔效应。

能带绘制与边界态。

ID:43200

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两台T型三电平功率均分-VSG控制(同样适用于下垂)两台T型三电平功率均分-VSG控制(同样适用于下垂),采用

两台T型三电平功率均分-VSG控制(同样适用于下垂)两台T型三电平功率均分-VSG控制(同样适用于下垂),采用阻抗相消法(积分改进法),基于阻感性线路阻抗下实现有功无功均分,采用SPWM调制,中点电位平衡控制

1.提供仿真源件

2.中点电位平衡控制,电压电流双闭环准PR控制,中点电位平衡控制

3.提供VSG原理及参数调节方法

提供相关文献

支持simulink2022以下版本,联系跟我说什么版本,我给转成你版本(默认发2016b)。

ID:7128

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基于拓展卡尔曼滤波的车辆质量与道路坡度估计

基于拓展卡尔曼滤波的车辆质量与道路坡度估计

车辆坡度与质量识别模型,基于扩展卡尔曼滤波,估计曲线与实际误差合理。

先用递归最小二乘法(RLS)质量识别,最后利用扩展卡尔曼坡度识别(EKF)。

附带对应文档21f

备Matlab/simulink模型 2019以上版本

ID:1526

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