内容概要：本文介绍了在MATLAB环境下实现基于遗传算法（GA）与随机森林（RF）相结合的光伏功率预测项目，旨在通过GA优化RF的关键超参数（如树数量、最小叶节点样本数、特征采样数等），提升预测精度与稳定性。项目采用时间感知的滚动交叉验证作为适应度评估方式，结合RMSE、MAPE及峰值误差惩罚构建业务导向的目标函数，有效应对天气突变、数据缺失等实际挑战。系统架构涵盖数据层、模型层、搜索层、评估层和服务层，支持多源数据融合（如SCADA、气象数据、卫星云图等），输出不仅包括点预测，还提供区间预测与特征重要性分析，增强模型可解释性与业务实用性。; 适合人群：具备一定MATLAB编程基础，从事新能源发电预测、电力系统调度、智能运维等相关领域的科研人员与工程技术人员，尤其适合工作1-3年希望深入理解机器学习在能源场景中应用的研发人员。; 使用场景及目标：①解决光伏功率预测中因天气突变导致的预测不稳定问题；②实现自动化超参数优化以降低人工调参成本；③构建可解释、可部署、符合电力业务需求的预测模型，服务于电网调度、电站运维与电力市场交易决策；④支持多站点批量部署与长期运维。; 阅读建议：建议结合文中提供的代码示例与模型架构图进行实践操作，重点关注适应度函数设计、时间序列交叉验证实现与并行计算配置，同时可扩展研究SHAP解释方法与模型在线更新机制。

"COMSOL 6.1模拟下的光镊技术：小球捕获与光力精准求解方法研究",comsol6.1光镊捕获小球，光力求解 ,COMSOL 6.1; 光镊技术; 小球捕获; 光力求解; 模型仿真,光镊捕获小球：COMSOL 6.1光力求解分析 在COMSOL 6.1模拟环境下，光镊技术已经被广泛应用于小球捕获和光力精准求解方法的研究。光镊技术是一种利用激光束产生的辐射压力来操纵微小粒子的技术，它可以实现对小尺寸物体进行精确的操控而不接触，这在生物学、物理学和纳米技术等领域具有非常重要的应用价值。通过COMSOL 6.1软件的仿真模拟，研究人员可以对光镊中的光学力进行准确的计算与分析，进而优化实验设计和提高实验结果的准确度。 光镊技术的核心是利用激光束在微小粒子上施加力的作用，从而实现对粒子的操控。这个过程包括粒子捕获、稳定悬浮、操纵移动以及释放等步骤，每一个步骤都需要精确的控制。在COMSOL 6.1软件中，可以建立基于物理方程的模型，通过数值计算得到光镊中光场分布和光力分布情况。仿真模拟不仅可以提供直观的三维图示，还可以通过调整参数来分析不同情况下的光力变化，从而实现对光镊操作过程的优化。 文章中提到的“小球捕获”涉及到将激光束精确聚焦到一个微小的区域内，通过激光产生的光压吸引并固定目标小球。这个过程中，通过调整激光束的强度、波长、聚焦点位置和大小等因素，可以对捕获效果产生重要影响。而“光力求解”则是研究在光镊操作中，光束对小球施加力的作用机制和大小。通过数值求解Maxwell方程，可以获得光学场的分布，进而分析出光力的大小和方向。 在进行光镊技术的模型仿真时，研究人员需要考虑到多种因素，包括激光参数、微球材料和尺寸、周围环境介质的光学性质等。通过这些因素的综合考虑和模拟，研究者可以有效地预测和改进实验中可能出现的问题，如光束对微球捕获的稳定性和操控精度。 在本研究中，通过COMSOL 6.1软件的仿真模拟，研究人员不仅能够验证和优化光镊技术在小球捕获中的操作流程，还能够对实验中可能出现的问题进行预测和改善。例如，研究者可以模拟在不同激光功率或不同微球大小时的光力情况，分析其对捕获过程的影响，并据此调整实验条件以获得最佳操作效果。 此外，本研究中还特别强调了模型仿真的重要性，因为真实实验中对于光场的测量是非常困难的，而数值模拟则可以提供详尽的光场和光力分布信息。这些信息有助于理解光镊技术中光与物质相互作用的细节，从而为微小粒子操控提供理论支持。 COMSOL 6.1模拟下的光镊技术研究为我们提供了一种强有力的工具，它不仅能够帮助研究者更好地理解光镊技术的工作原理，还能够在实验前进行有效的预演和参数优化，极大地提高了实验的效率和成功率。

内容概要：本文详细介绍了如何利用COMSOL 6.1进行光镊捕获微球的三维频域仿真。首先，创建新模型并选择“电磁波，频域”作为物理场，构建直径1微米的二氧化硅小球悬浮于水中。关键在于精确设置入射高斯光束、边界条件（如完美匹配层PML）、网格划分（特别是在小球表面和光轴附近加密网格），以及求解器配置。随后，通过麦克斯韦应力张量积分计算光学力，并探讨了几何非线性和粒子追踪耦合等功能的应用。文中还提供了多个实用技巧，如参数扫描、调整折射率、优化网格划分等，确保仿真结果的准确性。 适合人群：从事光镊技术研究、光学仿真、微纳操纵领域的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解光镊工作原理及其数值仿真的研究人员，旨在帮助他们掌握COMSOL 6.1的具体操作流程，提高仿真实验的成功率和精度。 其他说明：文中强调了避免常见错误的方法，如正确的边界条件设定、合理的网格划分策略等，同时提供了一些高级特性（如粒子追踪耦合）的实际应用案例。

利用COMSOL Multiphysics进行光纤布拉格光栅（FBG）仿真的方法和技术要点。首先解释了FBG的基本原理，即通过在光纤内部制造周期性折射率变化来实现特定波长光的反射。接着阐述了如何在COMSOL中构建FBG模型，包括定义折射率调制函数、选择合适的边界条件以及正确配置求解器设置。文中还提供了具体的MATLAB代码示例用于定义折射率调制函数，并强调了在设置过程中需要注意的问题，如避免将函数表达式误认为字符串、选择适当的边界条件以确保仿真准确性等。此外，作者分享了一些实用的经验技巧，比如通过调整调制深度观察反射带宽的变化，以此评估FBG的温度/应变传感性能。最后指出，虽然仿真不能完全替代实验，但它能够帮助研究人员更好地理解和优化FBG的设计。 适用人群：从事光通信领域研究的技术人员、高校相关专业师生及其他对FBG仿真感兴趣的科研工作者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解FBG工作机理并掌握其仿真技能的研究人员；目标是在理论基础上提高实际操作能力，为后续实验提供指导。 其他说明：文中不仅涵盖了基本概念介绍，还包括大量实操建议，对于初学者来说非常友好。同时提醒读者关注数值误差带来的影响，确保仿真结果的有效性和可靠性。

yolov5/yolov8/yolo11/yolo目标检测数据集，光伏面板红外图像热斑缺陷检测数据集，12736张标注好的数据集（3类别，划分好的训练集，验证集和测试集、data.yaml文件），开箱即用 3个类别：金色斑点、浅金色斑点、阴影。 图像分辨率为大分辨率RGB图片。 效果参考展示：https://blog.csdn.net/m0_37302966/article/details/151869402 更多资源下载：https://blog.csdn.net/m0_37302966/article/details/146555773

光伏系统是利用太阳能作为能源的一种发电系统，它将太阳辐射能转换为电能。这一转换过程主要通过光伏电池板实现，而光伏电池板的主要构成单元是太阳能电池。在发电过程中，太阳能电池将太阳光能直接转换为直流电能。为了能够将这种直流电能转换为符合电网标准的交流电能，需要通过一系列的电力电子转换装置，其中包括升压电路和逆变电路。 升压电路，即boost电路，是一种DC-DC变换器，它的主要功能是将光伏板输出的电压进行提升，以达到所需的直流母线电压水平。在本文中提到的400V直流母线电压，就是一个经过boost电路提升后的电压值。这一步骤对于确保整个系统的效率至关重要，因为它直接影响到逆变器能否高效工作。 逆变器的作用是将直流电转换为交流电，而单相SPWM逆变器是一种特定类型的逆变器，它利用正弦脉宽调制技术产生与电网频率同步的交流电压。SPWM技术能够有效降低输出电压的谐波含量，达到电网并网的要求。本文中提到的输出交流电压为220V，这是通过SPWM逆变器将直流电转换后得到的电压值。 负载可调指的是在仿真系统中可以模拟不同大小的负载需求，以便于研究系统在不同工作条件下的性能。THD小于5%说明输出的交流电波形纯净度高，总谐波失真小，满足电网的质量要求。纹波小则是指电压或电流输出中的波动幅度小，这同样是为了保证电能质量。 Simulink是MathWorks公司推出的一款基于MATLAB平台的多域仿真和基于模型的设计工具，它广泛应用于复杂动态系统的建模、仿真、分析和原型设计。在光伏系统的仿真中，Simulink可以用来构建包括光伏电池模型、boost电路、SPWM逆变器以及电网模型在内的整个发电系统，进行动态特性和控制策略的分析研究。 从文件名称列表可以看出，这些文件内容涉及了光伏系统电路、单相逆变并网仿真等多个方面。通过这些文档的深入研究，我们可以了解光伏系统的设计、工作原理以及如何通过逆变并网技术将太阳能转换的直流电能有效地接入到交流电网中。此外，还包括了对输出电能质量的控制，如THD和纹波控制，确保能够满足并网标准并提供高质量的电能输出。 在光伏系统电路和单相逆变并网仿真方面，相关研究和分析将有助于提高系统的整体性能，减少损耗，优化电能质量，这对于推动可再生能源的发展和应用具有十分重要的意义。光伏系统作为太阳能利用的重要途径，其技术进步将有助于实现能源结构的多样化和可持续发展，具有广阔的应用前景。

UnityHighLightGlowSystem v5,强大的外发光，自发光插件，支持2017 2.x系列，手机亲测性能良好

程序名称：基于EMD（经验模态分解）-KPCA（核主成分分析）-LSTM的光伏功率预测模型 实现平台：matlab 代码简介：提高光伏发电功率预测精度，对于保证电力系统的安全调度和稳定运行具有重要意义。提出一种经验模态分解 （EMD）、核主成分分析（KPCA）和长短期记忆神经网络（LSTM）相结合的光伏功率预测模型。充分考虑制约光伏输出功率的4种环 境因素，首先利用EMD将环境因素序列进行分解，得到数据信号在不同时间尺度上的变化情况，降低环境因素序列的非平稳 性；其次利用KPCA提取特征序列的关键影响因子，消除原始序列的相关性和冗余性，降低模型输入的维度；最终利用LSTM网络 对多变量特征序列进行动态时间建模，实现对光伏发电功率的预测。实验结果表明，该预测模型较传统光伏功率预测方法有更高的精确度。附带参考文献。本代码在原文献上进行了改进，采用KPCA代替PCA，进一步提升了预测精度。代码具有一定创新性，且模块化编写，可自由根据需要更改完善模型，如将EMD替换成VMD CEEMD CEEMDAN EEMD等分解算法，对LSTM进一步改善，替换为GRU，BILSTM等。代码注释详细，无

眩光检测API REST API，用于处理汽车图像元数据，以确定关联图像中是否存在直接眩光的可能性。 我们假设在以下情况下可能会产生直接眩光： 太阳与汽车行驶方向（以及朝前的摄像头方向）之间的方位角差小于30度，并且 太阳的高度小于45度。 在这一部分中，我们假设天气条件“不会”影响眩光条件，换句话说，假设天气条件始终是晴天。 先决条件 Python 3.7以上 安装本地开发 从回购的根源： python3 -m venv .venv . .venv/bin/activate pip install --upgrade pip pip install -r requirements.txt pip install -e . 在端口5000上运行Flask服务器（调试模式） python3 -m glare.server 单元测试 python3 -m glare.tests.t

内容概要：本文档提供了基于经验模态分解（EMD）、核主成分分析（KPCA）和长短期记忆网络（LSTM）的多维时间序列预测MATLAB代码实现。具体应用案例为北半球光伏功率预测，涉及的数据集包含太阳辐射度、气温、气压和大气湿度四个输入特征，以及光伏功率作为输出预测。文档详细介绍了从数据加载与预处理到EMD和KPCA处理，再到LSTM模型训练与预测的具体步骤，并进行了EMD-LSTM、EMD-KPCA-LSTM和纯LSTM模型的对比分析。此外，还强调了代码的注释清晰度和调试便利性，确保用户能够顺利运行和理解整个流程。 适用人群：适用于具有一定MATLAB编程基础和技术背景的研究人员、工程师或学生，特别是那些对时间序列预测、机器学习和光伏功率预测感兴趣的群体。 使用场景及目标：① 使用EMD、KPCA和LSTM组合模型进行多维时间序列预测；② 对比不同模型的效果，选择最优模型；③ 掌握MATLAB环境下复杂模型的构建和调优方法。 其他说明：代码已验证可行，支持本地EXCEL数据读取，附带详细的“说明”文件帮助用户快速上手。建议用户在实践中结合实际需求调整参数和模型配置，以获得最佳预测效果。