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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
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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追踪光伏电池的发电曲线，实现最大功率点追踪输出的仿真模型。 目前有两种：1.单级结构的仿真 1.1光伏电池+Buck电路 1.2光伏电池+Boost电路 2.或是两极结构 2.1光伏电池+Buck电路+全桥逆变（任意mppt算法） 2.2光伏电池+Boost电路+全桥逆变（任意mppt算法） 2.3离网三相光伏发电仿真 2.4基于VSC控制的三相大功率发电并网 有相关的基本原理参考资料哦 以下为其基本电路图和相应各个部分的波形图。 任意参数可调
光伏发电技术是一种利用太阳能将其转化为电能的技术，目前被广泛应用于各类工业和民用领域。光
伏发电系统具备可再生、环保、经济等优势，因此备受关注和研究。其中，最大功率点追踪（
Maximum Power Point Tracking，简称 MPPT）算法的研发和应用对提高光伏发电系统的效率至
关重要。
在光伏发电系统中，MPPT 算法的作用是调整光伏电池输出的电压和电流，使其工作在最大功率点上
，从而充分利用太阳能的能量。传统的 MPPT 算法有扰动观察法（Perturb and Observe，简称
P&O）、恒压算法、电导增量法和变步长扰动等方法。这些算法通过不断调节电池的工作状态，实现
对光伏发电曲线的追踪，从而达到最大功率输出。
为了对 MPPT 算法进行仿真模型的开发和验证，目前存在两种常见的仿真结构。首先是单级结构的仿
真模型，其中包括光伏电池+Buck 电路和光伏电池+Boost 电路。这些结构通过不同的电路配置来实
现对光伏电池输出的电压和电流的调节，从而实现 MPPT 算法的仿真模拟。
其次是两级结构的仿真模型，其中包括光伏电池+Buck 电路+全桥逆变和光伏电池+Boost 电路+全桥
逆变。这种仿真模型在单级结构的基础上，进一步加入了全桥逆变器，从而实现对光伏电池输出的功
率进行精确控制。
除此之外，还有离网三相光伏发电仿真和基于 VSC 控制的三相大功率发电并网仿真模型。离网三相光
伏发电仿真模型可以模拟光伏发电系统与电网脱离互联的情况，实现光伏发电系统的独立运行。而基
于 VSC 控制的三相大功率发电并网仿真模型则可以模拟光伏发电系统与电网的互联运行，实现对电网
电压和频率的调节。
在进行仿真模型开发时，可根据具体模型的要求调整参数，以实现对光伏发电系统不同工况下的仿真
模拟。此外，还可以参考相关的基本原理资料以及电路图和波形图，对仿真模型的开发和调试进行参
考和指导。
综上所述，光伏发电系统中的 MPPT 算法及其仿真模型对光伏发电系统的性能和效率具有重要作用。
通过合理选择 MPPT 算法，并结合实际需求开发仿真模型，能够更好地实现对太阳能的有效利用和光
伏发电系统的优化。通过仿真模型的开发与调试，可以验证系统的性能，并为实际应用提供指导和参
考，进一步推动光伏发电技术的发展和应用。
（以上为文章草稿，仅供参考）
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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。
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系统才用三菱iQ-R系列PLC，采用R04CPU
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三菱FX3U 485ADP与4台欧姆龙E5cc温控器远程+本地通讯程序
功能：通过三菱fx3u 485ADP-MB板对4台欧姆龙E5cc温控器进行modbus通讯，可以实现温度在触摸屏上设置，也可以在温控器本机上设定，实现远程和现场双向设定控制，方便操作。
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说明：是程序，带注释，PLC通讯手册，温控器手册，参数设置和接线说明，昆仑通态触摸屏程序，
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
