光伏储能并网发电模型，根据储能电池SOC的工作区间，光伏有MPPT、恒功率输出两种控制方式，在电池健康工况下光伏处于MPPT模式，在电池处于极限工况下，光伏处于恒功率模式，通过boost连接到公共点，储能部分通过boost-buck双向变流器连接到公共点，逆变器模块化控制如图，核心思想控制公共直流母线电压不变。
2023-11-12 10:46:10
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2023-06-14 15:45:26
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论文研究-基于区间直觉模糊数的得分函数与精确函数及其应用.pdf,
在模糊决策理论中，区间直觉模糊数的排序是一个非常重要的理论问题.运用得分函数和精确函数对区间直觉模糊数进行有效排序的关键是得分函数和精确函数的科学构建.本文基于得分函数和精确函数的内涵，运用概率论全概率公式思想提出了新的得分函数和精确函数，并证明了其公理化的性质.通过大量的实际数据测算与比较分析，验证了本文提出的得分函数和精确函数的科学性，从而在对区间直觉模糊数排序时更有效、更准确.
2023-04-06 09:19:14
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R = CRR(S) 以 95% 的概率计算以平均为中心的区间、圆或球体的半径，S 是标准偏差向量或多元正态分布的协方差矩阵。 如果 S 是实数、对称、半正定矩阵，则 CRR(S) 等价于 CRR(SQRT(EIG(S)))。 标量 S 被视为标准偏差。
R = CRR(S,P) 以概率 P 而不是默认值 0.95 计算置信区域半径。
R = CRR(S,P,TOL) 使用 TOL 的正交容差而不是默认值 1e-15。 较大的 TOL 值可能会导致更少的函数评估和更快的计算，但结果不太准确。 使用[]作为占位符，获取P的默认值。
R = CRR(S,P,TOL,M) 使用大小为 1e6 的 M 个正态分布随机样本执行引导验证。 使用[]作为占位符获取TOL的默认值。
R = CRR(S,P,TOL,[MN]) 使用大小为 N 的 M 个正态分布随机样本执行引导验证。
2023-03-15 10:55:53
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该脚本提供了不确定性的最终区间，其中单变量非线性/线性函数的最小值。 该函数在区间内应该是单峰的。 该脚本检查函数的单峰性。用户输入初始间隔和迭代次数。 根据迭代次数，获得最终间隔。 迭代次数越大，不确定性的最终区间越小。 该算法基于斐波那契数列 1 1 2 3 5 8 13....
2023-03-13 11:27:09
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函数文件：ibootci
自举置信区间
ci = ibootci(nboot,bootfun,...) 计算 bootfun 计算的统计量的 95% 迭代（双）引导程序置信区间。 nboot 是一个标量，或最多两个正整数的向量，表示第一次和第二次引导的重复样本数。 bootfun是用@指定的函数句柄，或表示函数名称的字符串。 第三个和后面的输入参数是数据（列向量），用于创建 bootfun 的输入。 ibootci 通过从列向量数据参数（必须具有相同大小）的行中采样来创建每个第一级引导程序。 两侧区间的标称中心覆盖被校准以通过引导迭代和插值实现二阶精确覆盖。 然后使用 bootstat 的经验累积分布函数的线性插值来构建两侧置信区间。 整个过程中使用的重采样方法是平衡重采样。 nboot中第一和第二个引导程序复制样本集的数量的默认值分别为5000和200。
ci = ibootci(
2023-03-10 14:53:40
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EasyScrollerChartView
EasyScrollerChartView ：这是一个自定义标题内容，可滑动，惯性滑动，边界回弹，可单击的坐标系图，使用简单，只有一个自定义视图应有的基本素质（适用于横坐标区间平均，只关注纵坐标的场景）
原理：先通过横坐标刻度值和纵坐标刻度值确定原点的位置，确保刻度值的布局，再次基础上确定可替换区域Rect，滑动使用滚动条。
功能：
1，通过继承EasyScrollerChartView实现drawContent方法，使用参数替换自己所需的内容（柱，线，点随你画，参数齐全），其他功能皆由父类实现，如需修改可重载父类方法。
2，可随手写笔迹，越过左右边界自回弹，且在边界处滑动阻尼。
3，提供点击事件，并且将点击坐标处理转换（横坐标代表点击位置相对于所画内容的横坐标下标，纵坐标为相对于当前自定义坐标系的值），实际使用需自己再次处理。
4，横
2023-03-07 08:21:52
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