内容概要：本文详细介绍了针对风光水火储多能系统的互补协调优化调度策略。首先，文章提出了分层优化的概念，分为上层和下层模型。上层模型主要关注储能系统的优化，旨在最小化净负荷波动并最大化储能系统的运行收益。下层模型则侧重于火电机组和可再生能源的协同运作，力求最小化火电机组的运行成本和可再生能源的弃电量。文中提供了具体的Python伪代码示例，用于解释各个优化目标的具体实现方式。此外，文章还讨论了分解协调算法的应用，即通过交替方向乘子法（ADMM）实现上下层模型之间的协调。最后，通过对改进的IEEE30节点系统的测试，验证了所提出策略的有效性和优越性。 适合人群：从事电力系统优化调度研究的专业人士，尤其是对多能系统互补协调优化感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要提升电力系统效率、降低成本、减少弃电量的实际应用场景。具体目标包括：①通过优化储能系统，实现更好的削峰填谷效果；②通过优化火电机组运行，降低运营成本；③通过优化可再生能源消纳，减少弃电量。 其他说明：文章不仅提供了理论上的优化策略，还给出了详细的Python代码实现，便于读者理解和实践。同时，强调了在实际应用中需要注意的问题，如变量耦合过多可能导致的迭代震荡等。

表73中的1x011波形分析 当MOE=1,OSSR=0,CC1E=1,CC1NE=1,CC1P=1,CC1NP=0 分析如下。 · 据③OC1M=110输出比较模式配置为PWM模式1。计数值CNT与CCRx①的值进行比较，根据比较结果输出OCx_REF参考信号波形。 · OCx_REF可以沿着图中的黄色线路到达主模式控制器④，由主模式控制器选择是否作为TRGO输出。（F407中文参考手册中到从模式控制器，应为翻译错误。英文手册中为 To the master mode controller） · F图中输出使能位⑦CC1E=1与⑧CC1NE=1选通了死区发生器⑥输出的紫色OC1_DT与绿色OC1N_DT线路。 · OC1_REF信号波形进入死区发生器后兵分两路,上面一路经过死区发生器中的上升沿延时器后,变化为上升沿被推后⑤t^DTG时间的紫色OCx_DT信号波形。下面一路信号波形首先由死区发生器中的非门反转为青色波形,然后再经过上升沿延时后变化为绿色OCxN_DT信号波形。 · “出极性⑨CC1P=1,上面一路紫色信号OC1_DT经过了CC1P控制的非门信号反转生成了蓝色波形。 STM32F407是基于ARM Cortex-M4内核的微控制器，广泛应用于嵌入式系统设计。在本主题中，我们关注的是其定时器（TIM）的PWM（脉宽调制）模式，特别是1x011配置，以及捕获比较互补通道输出波形的实现。 PWM模式1（OC1M=110）是一种常见的PWM配置，它允许根据计数器（CNT）与比较寄存器（CCRx）的值来控制输出信号的占空比。当CNT小于CCRx时，输出高电平；当CNT等于或大于CCRx时，输出低电平。这种模式常用于电机控制、电源调节等应用。 在1x011配置下，主输出使能（MOE）被设置为1，这意味着输出信号会被激活。同时，输出使能位（CC1E）和非互补输出使能位（CC1NE）都被置1，这使得死区发生器的输出能够通过紫色的OC1_DT和绿色的OC1N_DT线路到达主模式控制器。死区发生器在PWM输出中引入了一段时间间隔，以防止两个互补输出同时改变状态，避免开关瞬间的电流冲击。 死区时间（Dead-Time）由TIMx_BDTR寄存器中的DTG字段定义，可以根据不同的设置产生不同长度的死区时间。死区时间的长度可以精确调整，以适应不同应用场景的需求。例如，DTG[7:5]=10x，死区时间为(64+DTG[5:0])*tdtg，其中tdtg为DTS周期的两倍。 在输出极性方面，如果CC1P=1，紫色的OC1_DT信号会通过非门反转，生成蓝色波形。这表示PWM输出的高电平部分被延迟，从而确保互补通道的输出能够在适当的时间切换，以避免开关瞬间的电流冲击。 总结一下，STM32F407的PWM模式1（1x011配置）涉及到计数器与比较寄存器的比较，死区发生器的使用以确保互补输出的正确同步，以及输出极性的控制。这一功能对于实时控制系统的精度和稳定性至关重要，是许多工业应用中不可或缺的一部分。理解并熟练掌握这些概念对于开发基于STM32F407的系统设计至关重要。

如上表73所示，主输出使能（MOE=0）的8种OCx与OCxN的输出状态及波形图，已经单独整理输出8篇文章，方便需要时单独回查。 根据表73可得以下结论 1、从00x00~01x00的前5种状态的OCx与OCxN的引脚电平全由GPIO端口的上下拉决定。 2、从01x01~01x11的后3种状态主要取决于 OISx，OISxN，CCxP，CCxNP之间的关系（详见下部框图） STM32F407系列微控制器在处理定时器输出比较（OC）和互补输出比较（OCN）功能时，提供了丰富的控制选项。在表73中，详细列出了具有断路功能的互补通道OCx和OCxN的输出控制位，这些控制位允许精确配置定时器的输出行为。下面我们将深入探讨这些知识点。 1. **主输出使能（MOE）**：MOE位在TIMx断路和死区寄存器（TIMx_BDTR）中，当设置为1时，它启用OC和OCN输出。若MOE=0，则OCx和OCxN的输出由GPIO端口的上下拉决定。例如，位[15]在MOE=1时，如果TIMx_CCER中的CCxE和CCxNE都为1，那么OC和OCN输出会被使能。 2. **断路输入（Break Input）**：位[15]在断路输入变为有效状态时，会由硬件异步清零，这会影响OCx和OCN输出。在MOE=1的情况下，断路输入不影响输出。 3. **OISx和OISxN**：这些位控制输出状态在空闲模式下。例如，位[10]在MOE=0时影响输出。当OISx和OISxN设置为1时，即使OC/OCN输出被禁止，也会将其强制为特定的空闲电平。 4. **TIMx捕获/比较使能寄存器（TIMx_CCER）**：这个寄存器包含多个位，如CC1E、CC1NE、CC1P等，它们控制通道1的输出行为。例如，CC1E位（位[0]）决定OC1输出是否被激活，而CC1NE位（位[2]）控制OC1N的输出状态。 5. **输出极性（Output Polarity）**：位[1]决定了OC1的电平有效状态，0表示高电平有效，1表示低电平有效。对于互补输出，如CC1P，设置为0表示非反相/上升沿触发，1表示反相/下降沿触发。 6. **死区时间（Dead-Time）**：虽然没有直接在描述中提到，但TIMx_BDTR寄存器也包含控制死区时间的位，这对于电机控制等应用非常重要，它可以防止两个互补输出在切换期间同时导通。 7. **锁定位（LOCK）**：当LOCK位被编程为2或3级时，某些控制位将变得不可写，这确保了配置的稳定性。 STM32F407的定时器输出控制功能允许灵活地配置OCx和OCxN输出，包括输出使能、断路输入响应、空闲模式下的输出状态、极性控制以及死区时间管理。通过精细调整这些参数，开发者能够实现复杂的时间控制序列，适用于各种嵌入式系统中的定时任务，如脉宽调制（PWM）、电机控制和其他同步信号生成。

内容概要：本文详细介绍了如何使用MATLAB和NSGA-II算法实现风光水多能互补系统的协调优化调度。首先，构建了水电站优化调度模型，定义了水轮机效率曲线和水库库容等相关参数。接着，结合光伏发电的特点，建立了水-光系统互补模型，考虑到光照强度和转换效率的影响。然后，通过NSGA-II算法进行多目标优化求解，定义了目标函数（如成本和可靠性）、约束条件（如水量平衡和功率限制），并通过MATLAB工具箱实现了算法的具体调用。此外，文中还探讨了如何处理光伏预测误差、引入鲁棒优化层以及使用并行计算工具箱加速计算等问题。最终，展示了优化结果的帕累托前沿，并讨论了不同调度方案的应用场景。 适合人群：从事能源领域研究和技术开发的专业人士，尤其是对多能互补系统和优化算法感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标：适用于风光水多能互补系统的优化调度，旨在提高系统的发电效率和稳定性，降低弃光率，为实际工程提供科学依据和技术支持。 其他说明：文中提供了详细的MATLAB代码示例，帮助读者更好地理解和实现该优化调度方案。同时，强调了实际应用中的注意事项，如光伏预测误差处理和并行计算加速等。

homer(Hybrid Optimization Model for Electric Renewable，可再生能源互补发电优化建模)。homer是一个计算机模型，它简化了离网和并网对于远程的、独立的和分布式发电系统的评估选择的任务。homer优化和灵敏度分析算法，可以用来评估系统的经济性和技术选择的可行性，以及考虑技术成本的变化和能源资源的可用性。

STM32F334，全桥逆变，HRTIM用于移相全桥电路的脉冲驱动。CHA1,CHA2互补输出，插入了死区。例程中含有1流水灯2定时器实验3按键检测4外部中断5ADC读取温度6串口通讯7 I2C读取EEPROM

MATLAB实现基于NSGA-II的水电-光伏多能互补系统协调优化调度模型,MATLAB代码：基于NSGA-II的水电-光伏多能互补协调优化调度 关键词：NSGA-II算法 多目标优化 水电-光伏多能互补 参考文档：《自写文档》基本复现； 仿真平台：MATLAB 主要内容：代码主要做的是基于NSGA-II的水电-光伏互补系统协调优化模型，首先，结合水电机组的运行原理以及运行方式，构建了水电站的优化调度模型，在此基础上，进一步考虑光伏发电与其组成互补系统，构建了水-光系统互补模型，并采用多目标算法，采用较为新颖的NSGA-II型求解算法，实现了模型的高效求解。 ,基于NSGA-II的多目标优化; 水电-光伏多能互补; 协调优化调度; 水电光伏系统模型; 优化求解算法; MATLAB仿真。,基于NSGA-II算法的水电-光伏多能互补调度优化模型研究与应用

采用STM32F407, STM32CubeMX, Keil MDK开发； 本资源采用TIM5作为接口定时器获取HALL状态，TIM8作为PWM发生器驱动BLDC运转。 基于ST官方手册方法实现触发COM换相控制。 本资源实现了电机运转，未进行速度闭环控制。

本源码设计中主要有MPU-6050传感器数据的滤波处理、电机PID控制、编码器测速、超声波测距、蓝牙通信、OLED显示以及主电源的电压测量等。同时也可以实现蓝牙遥控功能，只需将手机APP与作品上的蓝牙模块连接即可实现控制。代码书写规范，注释特别详细，适合电机PID入门、自平衡入门，是学习和参考的好资料。

基于AUC的特征选择是一种用于机器学习中降维和提高模型泛化能力的方法。AUC（Area Under Curve，ROC曲线下的面积）是评估分类模型性能的重要指标，尤其在样本不平衡的情况下表现更加稳定。传统的特征选择方法往往关注单个特征的好坏，而忽视了特征间的互补性，即不同特征之间如何协同工作共同提高分类性能。 ANNC（Maximizing Nearest Neighbor Complementarity）是一种新颖的特征选择方法，它在AUC的基础上，通过考虑最近邻的互补性来提高特征选择的效率。这种方法不仅关注最近邻错分类信息（nearest misses），也考虑最近邻正分类信息（nearest hits），从而全面评价特征对之间的互补性。互补性意味着某些特征在组合中相互增强，通过相互协作能达到更佳的分类效果。 在ANNC方法中，最近邻的计算是在特征空间的不同维度上进行的，以此来评估特征之间的互补性。这种方法的优势在于它提供了一种新颖的方式来判断在另一个特征的辅助下，一个特征的区分度如何。然而，邻域信息通常对噪声很敏感，仅仅考虑一侧的信息（如最近邻错分类）可能会忽视正分类对特征互补性的影响。 ANNC方法的核心在于将这种局部学习基于的互补性评价策略整合到基于AUC的特征选择框架中，从而全面评价特征对之间的互补性。这样做有助于捕捉那些能够相互协作、共同提升识别性能的互补特征。 本文作者提出了ANNC这一算法，并在公开的基准数据集上进行了广泛的实验，以多种度量标准验证了新方法的有效性。实验结果表明，在不同的数据集和各种度量指标下，ANNC方法都显示出显著的性能提升。 ANNC方法不仅考虑了每个特征本身的特性，而且结合了特征之间的相互作用，从而提供了一种更为全面的特征选择策略。这对于复杂的学习场景，如文本分类、图像检索、疾病诊断等，都有着极其重要的意义。由于这些场景下的样本通常由大量的特征来描述，因此找到一个有效的特征子集，对于提高分类器性能和模型的可解释性至关重要。 ANNC的研究论文强调了特征互补性在提高分类性能方面的重要性，并通过实际的实验验证了这一点。特征互补性的概念可以推广到不同的机器学习任务中，而不仅仅是特征选择。在特征工程领域，了解特征之间的关系有助于构建更加强大和鲁棒的机器学习模型。因此，ANNC的贡献不仅限于其作为一个新的特征选择算法，更在于它为我们理解特征相互作用提供了一种新的视角。