单相 三相光伏发电并网 离网simlink仿真（MPPT）或是大功率VSC最大功率点追踪算法（MPPT）仿真模型，有基于扰动观察法（P&O），恒压算法，电导增量法，变步长扰动等最大功率点跟踪算法

MATLAB代码：基于蒙特卡洛算法的电动汽车充电负荷预测关键词：蒙特卡洛 电动汽车 充电负荷预测 仿真平台：MATLAB 主要内容：代码主要做的是电动汽车的充电负荷模拟预测，具体为：从影响电动汽车充电负荷分布的因素入手，将电动汽车按用途进行分类，具体分为：私家车、出租车、公务车以及公交车，分别研究探讨不同类型电动汽车的充电方式以及时间特性规律，同时综合考虑分时电价、多样的充电模式对电动汽车负荷分布的影响，建立出每一种类型的电动汽车特有的负荷计算模型，根据模型对北京某地区的电动汽车充电负荷进行时间分布预测研究，并对预测结果进行分析。代码非常精品，结果合理正确，绝非烂大街的代码可以比的，算法也比较新，值得一看 这段代码是一个电动车建模程序，主要用于模拟不同情况下电动车的充电行为。根据代码的结构，可以将其分为四个部分进行分析。第一部分是无序无快充时的电动私家车建模。在这部分中，程序首先通过输入获取无快充时的电动私家车数量N。然后，使用正态分布函数normrnd生成N个电动车的路程长度。接下来，定义了一些变量用于存储负荷、开始充电时间和充电时长等信息。通过循环，程序随机生成每

基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测程序，预测精度很高。可用于做风电功率预测，电力负荷预测等等标记注释清楚，可直接数据运行。代码实现训练与测试精度分析。这段程序主要是一个基于CNN-LSTM-Attention神经网络的预测模型。下面我将逐步解释程序的功能和运行过程。1. 导入所需的库： - matplotlib.pyplot：用于绘图 - pandas.DataFrame和pandas.concat：用于数据处理 - sklearn.preprocessing.MinMaxScaler：用于数据归一化 - sklearn.metrics.mean_squared_error和sklearn.metrics.r2_score：用于评估模型性能 - keras：用于构建神经网络模型 - numpy：用于数值计算 - math.sqrt：用于计算平方根 - attention：自定义的注意力机制模块2. 定义一个函数mae_value(y_true, y_pred)用于计算

pscad仿真采用pscad搭建220kv三相空载输电线路，仿真合空线，切空线过电压，仿真避雷器，合闸电阻法抑制合闸过电压，仿真控制断路器三相分别在线路相电压为0，30，60，90分合闸的抑制过电压大小。

基于stm32的频率计设计

uniyt相关.zip

tushuguan.zip

UI设计-期末要求.zip

matlab连续潮流程序绘制PV曲线静态电压稳定该程序为连续潮流IEEE14节点和33节点的程序运行出来有分岔点和鼻点可移植性强，注释详细这段程序主要是用来计算电力系统中的潮流分布，并绘制PV曲线。下面我将对程序进行详细的分析。首先，程序开始时使用`clc`、`clear`和`close all`清除命令窗口、清除工作区变量和关闭所有图形窗口。接下来，程序定义了一些基准值，包括电压基准值`Vbase`、功率基准值`Sbase`和阻抗基准值`Zbase`。然后，程序通过`xlsread`函数从Excel文件中读取节点数据和支路数据，并将其存储在`BusData`和`BranchData`中。接下来，程序对读取的数据进行标幺化处理，将功率和阻抗转为标幺值。然后，程序调用`Calculate_Ybus`函数计算节点导纳矩阵`Ybus`。接着，程序记录下Slack、PV和PQ节点的索引，以及节点数量`N`。然后，程序设置初始值，包括电压和相角。电压初始值为1，相角初始值为0。接下来，程序计算节点的注入功率，即发电减去负荷。然后，程序定义了一些参数，

基于FPGA的FOC电流环实现1.仅包含基本的电流环2.采用verilog语言编写3.电流环PI控制器4.采用SVPWM算法5.均通过处理转为整数运算6.采用ADC采样，型号为AD7928，反馈为AS56007.采用串口通信8.代码层次结构清晰，可读性强9.代码与实际硬件相结合，便于理解10.包含对应的simulink模型（结合模型，和rtl图，更容易理解代码）11.代码可以运行12.适用于采用foc控制的bldc和pmsm13.此为源码和simulink模型的价，不包含硬件的图纸A1 不是用Matlab等工具自动生成的代码，而是基于verilog，手动编写的A2 二电平的Svpwm算法A3 仅包含电流闭环A4 单采样单更新，中断频率 计算频率，可以基于自己所移植的硬件，重新设置

模型预测控制（MPC）在混合动力汽车能量管理策略开发上的运用。[1]利用车速预测模型（BP或者RBF神经网络，预测模型资料也有发在其他链接）根据预测的信息对车辆进行优化控制，可以对混动汽车的能量管理具有一定的参考意义。[2]动态规划算法作为全局优化的代表，恰好作为模型预测控制的算法求解器，再与车速预测模型结合实现基于模型预测（MPC）的能量管理策略的预测时预内的局部最优近似全局最优的优化效果，实现混动车辆的燃油经济性最优 和模型预测MPC结合运用，加上预测模型可实现在线预测近似实时最优 逆向迭代，正向求解（混动整车能量管理做到全局最优）提供动态规划算法程序（DP） 神经网络预测模型程序（GA-BP RBF）=模型预测控制

C#与西门子plc通讯上位机 c#软件 工控软件 1.该程可以实现CSharp与西门子全系列plc(200，200smart，300，1200，1500)的以太网s7通讯，通讯传输快稳定。2.该程序采用s7以太网通讯方式，本人经过几个星期的测试，开发了一个通用类库可以读取写入各种类型的数据，字符串，bool，16位整数，32位整数，浮点数还有struct数据结构。3.该程序还可以实时监控上位机与plc的通讯状态。程序稍微改造就可以应用到实际项目，已经应用到多条生产线系统中

图腾柱无桥PFC，平均电流控制。环路建模然后设计出电压环和电流环补偿网络，零极点放置。PLECS、psim和simulink均验证过，均有对应模型。同时Dual-boost PFC及两相、三相交错并联图腾柱PFC均有。