FX3U使用FB方式，三菱专用指令通讯四台三菱E700变頻器示例程序 需要硬件：fx3u fx3s fx3g（ver1.1以上）

智能电网中多时段多公司需求响应管理的博弈理论框架 利用博弈论建立了一个考虑公司和消费者之间相互作用的多时期多公司需求响应框架。 在Stackelberg博弈中建立了相互作用的模型，公司设定价格，而消费者选择他们的需求作为回应。 证明了潜在博弈具有一个独特的均衡，公司的收益最大化而消费者的效用最大化受当地约束。 给出了所有参与方的最优策略的封闭表达式。 构造了一个具有唯一纯策略纳什均衡的权力分配博弈，并给出了该博弈的封闭形式表达式。 进一步提供了一种快速分布的算法来计算所有的最优策略只使用局部信息。 也研究在周期的数量(时间范围的细分和消费者的数量变化的影响。 当参与需求响应的消费者数量超过某一阈值时，能够找到一个合适的公司与消费者比例。 为消费者所需的最低预算提供了一个条件，并使用现实数据进行案例研究，其中显示了高达30%的潜在节约和具有低波动性的均衡价格

交直流混合微网程序matlab 采用拉丁超立方抽样和多场景缩减，考虑风光等随机性建模，利用粒子群算法，计算得到三个微网的优化程序，程序运行稳定，有详细资料。 这段代码是一个多目标优化算法的实现，主要用于解决多目标优化问题。下面我将对代码进行详细解释和分析。 首先，代码开始部分进行了一些初始化操作，包括清除变量、设置随机种子、设置格式等。 接下来，代码加载了一个.mat文件，该文件包含了一些与ZDT问题相关的数据。ZDT问题是一个经典的多目标优化问题，用于评估多目标优化算法的性能。 然后，代码设置了一些算法参数，包括种群大小、迭代次数、变异率、交叉率等。 接着，代码使用遗传算法进行优化。首先，使用非支配排序算法对种群进行排序，得到非支配解集。然后，进行迭代优化，每次迭代都进行选择、交叉和变异操作。选择操作使用竞标赛选择算子，交叉和变异操作使用标准的遗传算子。最后，记录每代的结果。 代码继续进行了一些后处理操作，包括绘制迭代图、找出不重复的非支配解、输出结果等。 接下来，代码开始部分的内容是另一个算法的实现，即天牛须改进的nsgaII算法。该算法在遗传算子的基础上增加了天牛须算

Matlab 车辆配送路径规划问题 四大算法解决旅行商问题(TSP) CVRP CDVRP VRPTW tsp:旅行商问题，寻找最短闭合路径 cvrp:带容量约束的车辆路径规划 dvrp:带距离约束的车辆路径规划 cdvrp:带距离+容量约束的车辆路径规划 vrptw：带距离+容量+时间窗约束的车辆路径规划 源码+详细注释 坐标需求量载重量等数据可以更改

分布式电源优化配置 二阶锥 编程方法：采用matlab+yalmip编程，cplex或gurobi作为求解器。 主要内容：考虑配电网二阶锥模型，运行主体包括光伏、微燃机以及负荷，创新性考虑敏感负荷及加权电压支撑能力指标，约束条件考虑潮流约束、电压电流约束、分布式电源容量约束、微燃机出力约束和光伏功率因数约束等，采用年化社会总成本最低为目标函数，涵盖了与分布式电源相关的各方面成本和费用，具体包括年化的分布式电源投资建设成本、每年的分布式电源运行维护费用、每年的分布式电源燃料费用、每年的碳排放费用、每年的系统网损费用，运行可靠 这段代码是一个电力系统的负荷流分析程序，主要用于计算电力系统中各节点的电压和功率。下面我会逐行解释代码的功能和工作流程。 首先，代码开始时使用`clc`和`clear all`清除命令窗口和工作空间中的所有变量。 接下来，定义了四个负荷数据数组`pload1`、`pload2`、`pload3`和`pload4`，分别代表四个季节的负荷数据。这些数据用于计算负荷矩阵。 然后，定义了一些变量，如节点数、线路数、时间段数、光伏断面数量等。 接下来，根据给定的负荷

赛灵思FPGA匹配CMV2000,图纸资料

24v3A开关电源方案，提供原理图，pcb，变压器规格书。 尺寸80*83，适合做t12电源。

基于SMO滑模观测器的异步电机无传感器矢量控制，matlab，仿真模型。

光伏电池PV建模，基于Boost Buck电路实现最大功率追踪MPPT，包括扰动观察法，电导增量法，改进型电导增量法，滑模变结构法等控制算法，模型仿真效果较好，适合借鉴学习。 图片为模型图，功率波形，输出电压电流波形。