C# 2010至2019串口助手与Modbus主机源码解析:WForm窗体编程及学习参考,C# 2010至2019串口助手与Modbus主机源码解析-WForm窗体程序打包,适合学习参考,支持vs2
资源文件列表(大概)
资源内容介绍
C# 2010至2019串口助手与Modbus主机源码解析:WForm窗体编程及学习参考,C# 2010至2019串口助手与Modbus主机源码解析——WForm窗体程序打包,适合学习参考,支持vs2010至win10环境,C#2010_2019串口助手和Modbus主机调源代码1,WForm窗体程序。2,含有打包程序,有需要的可以联系了,使用的是控件编程,有部分注释,仅供学习参考使用。环境:vs2010_2019win7,win10,C#; 串口助手; Modbus主机; 源代码; WForm窗体程序; 打包程序; 控件编程; 注释; 环境; vs2010_2019; win7_win10,基于C#的串口助手与Modbus主机调源代码WForm程序参考示例用户评论 (0)
发表评论
相关资源
基于改进A3C算法深度强化学习的微网优化调度与需求响应智能管理(结合经验回放与半确定性训练),基于改进A3C算法的微网优化调度与需求响应管理的深度强化学习实践探究,关键词:微网 优化调度 深度强化学
基于改进A3C算法深度强化学习的微网优化调度与需求响应智能管理(结合经验回放与半确定性训练),基于改进A3C算法的微网优化调度与需求响应管理的深度强化学习实践探究,关键词:微网 优化调度 深度强化学习 A3C 需求响应 编程语言:python平台主题:基于改进A3C算法的微网优化调度与需求响应管理内容简介:本文研究了各种深度强化学习算法对微电网能量管理系统的增强效果。我们提出了一个新的微电网模型,它包括一个风力发电机、一个储能系统、一组恒温控制负载、一组价格响应负载以及一个与主电网的连接。拟议的能源管理系统旨在通过定义优先资源、直接需求控制信号和电价来协调不同的灵活能源。本文实现了3种深度强化学习算法,并进行了实证比较。数值结果表明,深度强化学习算法在收敛到最优策略的能力上存在很大差异。通过在著名的异步优势参与者批评算法中加入经验回放和半确定性训练阶段,我们获得了最高的模型性能和收敛到接近最优的策略。,核心关键词:微网优化调度; 深度强化学习; A3C算法; 需求响应管理; 能源管理系统; 异步优势参与者批评算法; 经验回放; 半确定性训练,基于改进A3C
基于MATLAB和Gurobi求解器的配网节点电价DLMP:考虑网损、电压与阻塞的二阶锥优化方法 ,基于MATLAB的配网节点电价DLMP模型:结合SOCP与lindistflow优化潮流管理并考虑电
基于MATLAB和Gurobi求解器的配网节点电价DLMP:考虑网损、电压与阻塞的二阶锥优化方法。,基于MATLAB的配网节点电价DLMP模型:结合SOCP与lindistflow优化潮流管理并考虑电压支持与阻塞管理,MATLAB代码:配网节点电价 DLMP 关键词:DLMP SOCP lindistflow 参考文档:《Distribution Locational Marginal Pricing (DLMP) for Congestion Management and Voltage Support》2018 SCI一区 IEEE Transactions on Power System 非完美复现仿真平台:MATLAB+Gurobi主要内容: 1. 考虑网损,电压,阻塞的配电网二阶锥节点电价 (DLMP)需要gurobi求解器; 2.在原本lindistflow上使用了二阶锥,精确了模型;3。可以轻松加东西,全网唯一4.PDF为参考文献,并非完美复现。1. 代码目的该代码的目的是通过优化方法解决电力系统的运行问题,主要涉及以下方面:电力网络建模:
MATLAB拓扑MPEC双层规划算法:探索最优微网运营策略与电价耦合求解,MATLAB实现带拓扑MPEC双层规划:Lindistflow与微网优化在IEEE 33bus系统中的探索,MATLAB代码:
MATLAB拓扑MPEC双层规划算法:探索最优微网运营策略与电价耦合求解,MATLAB实现带拓扑MPEC双层规划:Lindistflow与微网优化在IEEE 33bus系统中的探索,MATLAB代码:全网唯一带拓扑MPEC,微网双层规划关键词:双层规划 MPEC VPP ADN lindistflow KKT参考文档:《Bi-Level Programming for Optimal Operation of an Active Distribution Network With Multiple Virtual Power Plants》2020 SCI一区 IEEE Transactions on Sustainable Energy, 半完美复现仿真平台:MATLAB YALMIP GUROBI CPLEX MOSEK主要内容: 1.半完美复现,没考虑Q,使用IEEE33 bus作为case,全网唯一带拓扑的MPEC;2.使用solvebilevel函数求解上下层KKT,同时求解出耦合电价以及释放功率3.上层为 Lindistflow,下层为三个微网,分别放置在33
基于MATLAB的P2P微电网多智体深度强化学习(MADRL)研究:面向IEEE TSG期刊文章复现,基于MATLAB的P2P微电网多智体深度强化学习(MADRL)研究:互联住宅与能源转换的决策策略分
基于MATLAB的P2P微电网多智体深度强化学习(MADRL)研究:面向IEEE TSG期刊文章复现,基于MATLAB的P2P微电网多智体深度强化学习(MADRL)研究:互联住宅与能源转换的决策策略分析,MATLAB代码:p2p 微电网 MADRL 多智体强化学习关键词:p2p 微电网 MADRL 多智体强化学习 IEEE TSG参考文档:《Peer-to-Peer Energy Trading and Energy Conversion in Interconnected Multi-Energy Microgrids Using Multi-Agent Deep Reinforcement Learning》2021 SCI一区 IEEE Transactions on Smart Grid 大致复现仿真平台:MATLAB 2022a起步主要内容: 主要研究了互联住宅、商业和工业地图地图中的外部P2P能源交易问题和内部能源转问题。这两个问题是具有大量高维数据和不确定性的复杂决策问题,因此提出了一种将多智能体行为批评算法与双延迟深度确定性策略梯度算法相结合的多智能体深度强化