风电分布式并网模型的仿真实现:基于Matlab Simulink的火电厂与风电场协同运行研究,基于Matlab Simulink的风电分布式并网模型仿真研究:火电厂与风电场协同控制策略分析,风电分布式并网模型 Wind Farm Simulation Model。 Matlab simulink 质量过硬,非诚勿扰 1、共2个火电厂,4个风电场,共15个节点。 火电厂:1号火电厂,设定为Swing Bus; 2号火电厂,设定为PV Bus。 (在汽轮机调节器可进行调节励磁系统的控制方式) 风电厂:4个风电厂; 各个风电厂的风速可设定为:常速风和渐变风。 (在风速调节器可进行选择上述两种风速工况) 2、各个节点的电压幅值符合电网电压幅值满足运行要求; 3、各节点电压、功率基本无波动; 4、各个负载消耗的有功、无功与设定值基本无差,工作正常。 ,风电分布式并网模型; 火电厂; 风电场; 节点电压幅值; 功率波动; 负载消耗。,Matlab Simulink中基于分布式风电与火电并网的风电场与火电厂混合模拟
2025-09-14 11:15:44 1.07MB 柔性数组
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内容概要:本文介绍了一种基于改进A*算法的多AGV路径规划方法及其MATLAB仿真。传统的A*算法允许八个方向的移动,而改进后的版本仅限于四个方向(上下左右),从而降低了规划时间和复杂度。此外,引入了时间窗口管理机制来避免AGV之间的冲突,确保路径规划的安全性和效率。仿真结果显示,在20x20的地图上运行五个AGV时,改进算法实现了零碰撞。文中详细展示了改进后的邻居生成代码、成本计算方式以及冲突检测函数的具体实现,并提供了路径图和时空图的可视化展示。 适合人群:对自动化物流系统、机器人导航、路径规划感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标:适用于需要高效、安全地进行多AGV路径规划的实际应用场景,如仓库管理和工业生产流水线。主要目标是减少路径规划的时间消耗,提高AGV的工作效率,避免车辆间的碰撞。 其他说明:作者提到MATLAB的全局变量在并行计算时可能存在不稳定的情况,建议将时间窗映射改为对象属性。未来计划探讨使用粒子群优化进一步提升路径规划的效果。
2025-09-09 20:22:24 479KB
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基于Matlab的行星齿轮动力学研究:集中质量参数模型与势能法求解时变啮合刚度及其动态响应的仿真实现,基于Matlab的行星齿轮动力学研究:集中质量参数模型与势能法求解时变啮合刚度及其动态响应的Matlab源码实现,matlab:行星齿轮动力学,集中质量参数模型,基于势能法求解齿轮时变啮合刚度,行星齿轮系统动态响应,matlab源码。 ,关键词:Matlab; 行星齿轮动力学; 集中质量参数模型; 势能法; 时变啮合刚度; 动态响应; 源码。,基于Matlab的行星齿轮动力学模拟与动态响应分析
2025-08-23 16:27:20 1.67MB
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内容概要:本文详细介绍了基于下垂控制的逆变器并机仿真方法及其C语言代码实现。首先阐述了逆变器并机技术在电力电子系统中的重要性,特别是功率均衡分配的挑战。接着解释了下垂控制的基本原理,即通过调整逆变器的输出电压和频率来实现功率的自动分配。然后展示了具体的C语言代码实现,包括全局变量的定义、主函数的逻辑流程以及详细的注释,使代码易于理解和移植到ARM或DSP平台。最后总结了该方法的实际应用价值和可行性。 适合人群:从事电力电子系统研究和开发的技术人员,尤其是对逆变器并机技术和嵌入式系统感兴趣的工程师。 使用场景及目标:适用于需要解决多台逆变器并机运行时功率均衡分配问题的项目,旨在提高系统的稳定性和效率。 其他说明:文中提供的代码为简化版本,实际应用中可能需要根据具体硬件环境进行适当调整和优化。
2025-07-23 18:15:21 1.44MB 电力电子 C语言 ARM DSP
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内容概要:本文详细介绍了永磁同步电机(PMSM)转速环采用自抗扰控制(ADRC)进行仿真的方法和技术细节。首先解释了ADRC的核心组成部分:跟踪微分器(TD)、扩张状态观测器(ESO)和非线性反馈(NLSEF),并通过MATLAB代码展示了ESO的具体实现方式。接着给出了PMSM的机械运动方程及其Python代码实现,强调了负载转矩作为主要扰动源的影响。文中对比了ADRC与传统PID控制器在面对负载突变时的表现,指出ADRC能够更快地响应并稳定系统。最后提供了ADRC参数调整的经验技巧,如TD和ESO带宽的选择以及非线性因子α的限制条件。 适用人群:对永磁同步电机控制系统感兴趣的工程技术人员、研究人员及高校相关专业学生。 使用场景及目标:适用于需要提高永磁同步电机转速环鲁棒性和动态性能的应用场合,如工业自动化设备、电动汽车驱动系统等。目标是掌握ADRC的工作原理及其在PMSM控制中的具体应用方法。 其他说明:文中提供的代码片段和参数设定建议为实际项目实施提供了宝贵的参考资料,有助于缩短开发周期并提升系统的可靠性。
2025-07-21 10:03:31 313KB
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内容概要:本文详细介绍了基于MATLAB/Simulink平台构建的光伏并网逆变器低电压穿越(LVRT)仿真模型。该模型采用了Boost升压电路与NPC三电平逆变器相结合的拓扑结构,支持SVPWM调制和正负序分离控制。文中深入探讨了各个关键组件的工作原理及其在Simulink中的具体实现方法,如电压跌落检测逻辑、中点平衡控制、正负序分离控制以及锁相环(PLL)优化。此外,还提供了针对不同MATLAB版本的注意事项和技术细节。 适用人群:从事电力电子、新能源发电领域的研究人员和工程师,特别是对光伏并网逆变器低电压穿越技术感兴趣的读者。 使用场景及目标:本模型主要用于研究和验证光伏并网逆变器在电网电压骤降情况下的性能表现,帮助工程师理解和优化LVRT功能的设计。通过该模型可以模拟不同的电网故障条件,评估逆变器的响应特性,从而提高系统的稳定性和可靠性。 其他说明:该模型适用于MATLAB 2018及以上版本,在2020b版本中仿真速度更快。实际应用中需要注意中点电压波动等问题,并预留足够的硬件裕度。
2025-07-17 10:53:11 1.2MB
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"基于AT89c51主芯片的BLDC无刷直流电机驱动电路设计与仿真研究:三相桥序控制正反转及Keil代码与仿真实现","基于AT89c51主芯片的BLDC无刷直流电机驱动电路设计与仿真研究,实现三相桥序正反转控制及Keil代码、Proteus与Simulink仿真分析",BLDC无刷直流电机驱动电路,主芯片用AT89c51,三相桥按上135下462顺序,实现正反转。 带Keil代码,proteus仿真,simulink仿真。 ,核心关键词:BLDC无刷直流电机驱动电路; AT89c51主芯片; 三相桥; 正反转控制; Keil代码; Proteus仿真; Simulink仿真。,AT89c51驱动的BLDC电机正反转控制电路及仿真
2025-07-11 20:44:25 1.26MB
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"基于FPGA的车牌识别系统:利用Verilog代码与Matlab仿真实现图像采集与红框标识,支持OV5640摄像头与HDMI显示,达芬奇系列板子兼容,XC7A35TFPGA芯片优化",基于FPGA的车牌识别系统:使用Verilog和Matlab仿真,OV5640图像采集与HDMI显示的红框车牌识别,基于FPGA的车牌识别系统verilog代码,包含verilog仿真代码,matlab仿真 OV5640采集图像,HDMI显示图像,车牌字符显示在车牌左上角,并且把车牌用红框框起。 正点原子达芬奇或者达芬奇pro都可以直接使用,fpga芯片xc7a35tfgg484,其他板子可参考修改。 ,基于FPGA的车牌识别系统;Verilog代码;Matlab仿真;OV5640图像采集;HDMI显示图像;车牌字符显示;红框框起车牌;正点原子达芬奇/达芬奇pro;XC7A35TFPGA芯片。,基于FPGA的达芬奇系列车牌识别系统Verilog代码:图像采集与红框显示
2025-07-08 18:08:40 686KB ajax
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内容概要:本文详细介绍了基于Gardner环的QPSK调制定时同步的Matlab仿真过程。首先,生成随机QPSK信号并进行四倍采样,接着通过Gardner环调整采样点的位置,使其落在符号的最佳位置。文中展示了具体的Matlab代码实现步骤,包括信号生成、四倍采样、Gardner环误差检测与调整、星座图绘制以及误码率计算。最终结果显示,Gardner环有效提高了符号的采样精度,使星座图更加集中,误码率显著降低。 适合人群:具有一定Matlab编程基础和技术背景的通信工程技术人员、研究人员及学生。 使用场景及目标:适用于数字通信领域的定时同步研究和教学,帮助理解和掌握Gardner环的工作原理及其在QPSK调制中的应用。目标是通过具体实例演示,加深对定时同步机制的理解,并提供可复现的实验平台。 其他说明:文中还讨论了一些实际调试中的注意事项,如成型滤波器的群延迟补偿、初始采样相位差的影响、环路滤波器系数的选择等。此外,提供了关于不同插值算法性能的比较,强调了Gardner环在突发通信场景中的优势。
2025-07-07 15:59:20 552KB
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内容概要:本文介绍了一种基于改进A*算法的多AGV路径规划方法及其MATLAB仿真。传统的A*算法允许八个方向的移动,而改进后的版本仅限于四个正交方向,从而降低了规划时间和复杂度。此外,引入了时间窗口机制来避免AGV之间的冲突,确保路径规划的安全性和效率。文中详细展示了如何修改邻居生成代码、设置时间窗口以及进行冲突检测,并通过仿真展示了改进算法的效果。最终,在20x20的地图上运行五个AGV的测试表明,改进后的算法实现了零碰撞。 适合人群:对机器人导航、自动化物流系统感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标:适用于需要高效、安全地管理多个AGV协同工作的场景,如智能仓库、自动化生产线等。目标是减少路径规划的时间,提高AGV的工作效率,避免碰撞事故。 其他说明:文中提到的代码已在GitHub上开源,未来计划进一步优化路径规划算法,如采用粒子群优化等高级技术。
2025-07-03 09:31:23 343KB
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