基于N-K安全约束的光热电站电力系统优化调度模型：提升风电消纳与调度经济性,基于N-K安全约束的光热电站电力系统优化调度模型：提升风电消纳与调度经济性,含风电光伏光热电站电力系统N-k安全优化调度模型 关键词：N-K安全约束 光热电站 优化调度 参考文档：《光热电站促进风电消纳的电力系统优化调度》参考光热电站模型； 仿真平台: MATLAB +YALMIP+CPLEX 主要内容：代码主要做的是考虑N-k安全约束的含义风电-光伏-光热电站的电力系统优化调度模型，从而体现光热电站在调度灵活性以及经济性方面的优势。 同时代码还考虑了光热电站对风光消纳的作用，对比了含义光热电站和不含光热电站下的弃风弃光问题，同时还对比了考虑N-k约束下的调度策略区别。 以14节点算例系统为例，对模型进行了系统性的测试，效果良好。 ,N-K安全约束; 光热电站; 优化调度; 电力系统; 弃风弃光; 14节点算例系统,基于N-K安全约束的光热电站优化调度模型研究

综合能源系统冷热电三联供Simulink仿真研究,综合能源系统冷热电三联供Simulink仿真分析与研究,综合能源系统仿真，冷热电三联供仿真，simulink仿真 ,综合能源系统仿真; 冷热电三联供仿真; Simulink仿真,综合冷热电三联供仿真技术——Simulink系统应用解析 综合能源系统是一种高度集成的能源供应方式，其特点在于同时提供电力、热能和冷能，这种集成化的能源供应模式被称为冷热电三联供。在现代工程和环境保护中，综合能源系统发挥着重要作用，不仅能够提高能源的利用效率，还能降低能源消耗和减少环境污染。Simulink仿真软件，作为一种强大的系统建模和仿真工具，为综合能源系统的分析和设计提供了重要的技术支持。 通过对综合能源系统的Simulink仿真研究，工程师和技术人员可以构建精确的系统模型，模拟系统在各种条件下的运行状态，从而优化系统设计，提高系统的运行效率和可靠性。在研究过程中，需要对能源系统中的热力学、流体力学、电气工程等多学科知识有深入的理解，以便在仿真模型中准确地反映实际物理过程。 Simulink仿真工具的主要优势在于它的模块化和图形化操作界面，用户可以通过拖放的方式快速搭建复杂系统的仿真模型。在进行冷热电三联供系统的仿真时，可以分别构建电力供应、热能供应和冷能供应的子系统模型，然后将这些子系统整合到一起，形成一个完整的综合能源系统模型。在模型中，需要详细设置每个组件的参数，如发电机组的效率、热交换器的热传递系数、制冷系统的性能参数等。 冷热电三联供系统的仿真研究对于评估系统的经济性和环境影响也至关重要。通过仿真，可以分析系统在不同负载和不同气候条件下的性能表现，从而预测系统的能源消耗和产出。此外，仿真研究还可以帮助设计者优化系统控制策略，实现能源的最优分配和利用，减少能源浪费。 在现代工程环境中，综合能源系统的仿真研究不仅可以应用于新建的能源系统设计，还可以对现有的能源系统进行改造和优化。通过对现有系统的仿真分析，可以发现能源利用的瓶颈和浪费环节，提出针对性的改进措施，进一步提升系统的整体性能。 综合能源系统的冷热电三联供Simulink仿真研究，不仅涉及到复杂的系统建模技术，还需要跨学科的知识整合和深入的工程分析。这种研究对于推动能源系统的技术进步、实现能源的可持续发展具有深远的意义。随着计算机技术的不断进步和仿真工具的日益完善，综合能源系统的Simulink仿真研究将变得更加高效和精确，为能源行业的未来发展提供更加坚实的理论基础和技术支持。

在现代船舶技术的发展中，无人船舶已经成为一项重要的研究领域。随着计算机技术、自动控制技术以及人工智能技术的不断发展，无人船舶的研究也逐渐深入。本文主要探讨了无人船舶在操纵运动中的回转实验和Z型实验的模拟仿真，以及基于PID控制器的航向控制技术。 我们来看无人船舶操纵运动中的回转实验。在船舶操纵性研究中，Nomoto模型是分析船舶运动特性的重要手段。Nomoto模型主要分为线性和非线性两种类型。线性模型适用于小角度操纵时的情况，而非线性模型则能更准确地模拟大角度操纵时的复杂行为。通过利用Simulink仿真软件，研究者可以建立相应的模型，模拟无人船舶在各种操纵条件下的动态响应，从而预测其运动性能。 接下来是Z型实验，这是一种标准的船舶操纵性能评估方法。通过模拟船舶在特定速度和转向下的Z型运动轨迹，可以评估其操纵性和稳定性。在仿真过程中，研究者需要考虑诸如船舶质量、惯性、阻力系数等多种参数，确保模拟实验的准确性。 除此之外，基于PID（比例-积分-微分）控制器的航向控制技术是确保无人船舶稳定航行的关键。PID控制器通过调整控制输入（如舵角）来减少输出（船舶的实际航向）与期望航向之间的偏差。在实际应用中，可能需要根据不同的海洋环境和船舶状态动态调整PID参数，以获得最佳的控制效果。 从给出的文件名称列表中可以看出，文档内容涉及了对无人船舶操纵运动的研究、燃料电池模型以及多孔介质流动物理场的耦合分析等。其中，燃料电池模型和多孔介质流动物理场的耦合分析可能是从能源利用和推进系统角度对无人船舶进行的深入探讨。这显示了无人船舶研究的多学科交叉特性，不仅包括了传统的船舶操纵和控制系统，还涵盖了新能源技术和流体力学等前沿科技。 而文件中提及的“探索无人船舶的操纵运动回转与型实验仿真基.doc”、“船舶无人艇无人船线性及非线性响应型操纵运.html”、“探索船舶无人艇非线性响应与型实验的.txt”和“探索无人船舶操纵运动中的与响应模型基于仿.txt”等标题，都表明了研究者试图通过模拟仿真来深入理解无人船舶的操纵性能，并探索其操纵模型。 此外，“船舶无人艇无人船技术分析文章一引言随着科技.txt”和“船舶无人艇无人船技术分析线性及非线性响应型操纵运.txt”两篇文章可能包含了对无人船舶技术发展背景、研究现状以及未来趋势的综述和分析。 无人船舶技术的研究不仅需要深厚的理论基础，还需要不断的实践探索和技术创新。通过对无人船舶操纵运动的回转实验和Z型实验的模拟仿真，以及基于PID控制器的航向控制技术的研究，可以为未来无人船舶的设计和应用提供重要的理论和技术支持。

【基于MPC单步垂直泊车的自动泊车系统：Carsim与Matlab联合仿真及持续优化版本】,MPC单步垂直泊车技术：Carsim与Matlab联合仿真下的自动泊车模型预测控制优化与实践,【5.MPC单步垂直泊车】APA 单步垂直泊车 模型预测MPC 自动泊车Carsim与Matlab联合仿真 后期会继续迭代更新的版本 包含垂直路径数据点（只有路径点）和MPC控制算法 后可以有参考模型，全部开源，入群后，可在群里提问，会。 后期不断优化。 1.Carsim2019 2020场景及车辆配置文件 2.Simulink文件包含stateflow纵向逻辑控制 3.MPC横向控制算法文件 4.垂直路径点处理.m 5.群里 6.跟踪误差等数据分析画图脚本 ,核心关键词： MPC单步垂直泊车; APA; 模型预测MPC; 自动泊车; Carsim与Matlab联合仿真; 垂直路径数据点; MPC控制算法; 后期优化; Carsim2019/2020场景; 车辆配置文件; Simulink文件; stateflow纵向逻辑控制; MPC横向控制算法文件; 垂直路径点处理; 群里; 跟踪误差数据分析画

光伏三相并网逆变器MATLAB仿真模型,光伏三相并网逆变器MATLAB仿真模型,光伏PV三相并网逆变器MATLAB仿真 模型内容： 1.光伏+MPPT控制（boost+三相桥式逆变） 2.坐标变+锁相环+dq功率控制+解耦控制+电流内环电压外环控制+spwm调制 3.LCL滤波 仿真结果： 1.逆变输出与三项380V电网同频同相 2.直流母线电压600V稳定 3.d轴电压稳定311V；q轴电压稳定为0V，有功功率高效输出42 ,光伏PV;三相并网逆变器;MPPT控制;boost;三相桥式逆变;坐标变换;锁相环;dq功率控制;解耦控制;电流内环电压外环控制;spwm调制;LCL滤波;逆变输出;电网同频同相;直流母线电压稳定;d轴电压稳定;q轴电压稳定;有功功率输出。,MATLAB仿真：光伏三相并网逆变器模型，包含MPPT控制与LCL滤波

基于OSGEarth的三维仿真与态势管理软件系统源码开发，包含轨迹模拟与可视化火力功能，支持多维操控与特效处理,基于OSGEarth的三维仿真与态势软件系统源代码：新建、编辑方案，导入数据，特效控制，测量分析，视角操作，态势编成与运动，火力参数设置等功能,基于osgearth开发的三维仿真与态势软件系统源代码。 功能如下： 1.新建方案、打开方案、保存方案； 2.导入影像、高程、矢量、模型数据； 3.灯光控制、雨、雪、雾特效； 4.通视分析、距离测量、面积测量、高度测量等； 5.放大、缩小、俯视、仰视、正射、平射、小地图、指北针、经纬网、坐标系显示； 6.态势编成：编队管理、实体管理、视点管理。 模型挂接、位置变、旋转变、缩放变、显示包围盒 球、显示坐标轴、应用局部光源、显示文本； 7.态势想定之运动：显示轨迹、显示尾迹、地形跟随、采集 编辑运动路径、预览路径动画、设置起止时间、设置轨迹插值； 8.态势想定之火力：添加弹药、飞行时间、威力参数、弹药类别、打击目标； 9.态势想定之电磁：添加电磁符号（球状、圆锥状、金字塔状、扇面状、雷达）、触发时间、持续时间，并修改各自属性； 10.态势

基于MPC的轨迹跟踪控制联合仿真：Simulink与Carsim参数设置详解及效果展示,基于MPC的模型预测轨迹跟踪控制联合仿真simulink模型＋carsim参数设置 效果如图 可选模型说明文件和操作说明 ,基于MPC的模型预测; 轨迹跟踪控制; 联合仿真; simulink模型; carsim参数设置; 效果图; 可选模型说明文件; 操作说明,基于MPC的轨迹跟踪控制：Simulink+Carsim联合仿真效果图解析及模型操作指南 在深入探讨基于模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）的轨迹跟踪控制联合仿真技术时，我们有必要详细解析Simulink与Carsim这两种仿真软件在参数设置上的细节及其联合仿真效果。Simulink是一个广泛应用于多领域动态系统建模和仿真的软件，其强大的模块化设计能力和丰富的工具箱为复杂系统的分析和设计提供了便利。而Carsim则是专门针对汽车动力学性能仿真的一款软件，可以模拟车辆在各种工况下的动态响应和行为。 本文将详细探讨如何在Simulink与Carsim中进行参数设置，以便实现高效的轨迹跟踪控制联合仿真。我们需要理解MPC的基本原理。MPC是一种先进的控制策略，它通过在每个控制周期内优化未来一段时间内的控制输入，来满足性能指标并保证系统的约束得到满足。MPC在轨迹跟踪中的应用，尤其是在非线性和约束条件较为复杂的车辆控制系统中，展现出了显著的优势。 在Simulink中，MPC控制器的参数设置主要包括模型预测范围、控制范围、控制变量和状态变量的定义，以及预测模型的建立等。此外，控制器的优化算法选择、目标函数和约束条件的设定也是确保轨迹跟踪性能的关键。在Carsim中，我们需要设置车辆的物理参数、环境参数、路面条件等，以确保仿真的真实性和准确性。在两者的联合仿真中，需要确保Simulink中的MPC控制器能够接收Carsim提供的实时车辆状态数据，并进行正确的控制决策输出。 文档中提到的模型说明文件和操作说明可能包括了对仿真模型的详细介绍，以及如何在Simulink和Carsim中进行操作的具体步骤。这些文件对初学者来说尤为宝贵，因为它们可以减少学习曲线，加快仿真模型的搭建速度。联合仿真效果如图所示，意味着通过恰当的参数设置，仿真模型能够在Carsim中实现预定的轨迹跟踪任务，并且可以通过Simulink直观地展示出仿真结果。 联合仿真不仅能够验证MPC算法在车辆轨迹跟踪控制中的有效性，还能够提供一个直观的平台来分析和调整控制策略，以满足不同工况下的性能要求。同时，联合仿真的结果也可以用来指导实际的车辆控制系统的设计和优化，为智能交通系统的开发提供理论基础和实践参考。 在当前智能交通和自动驾驶技术的快速发展背景下，基于MPC的轨迹跟踪控制联合仿真技术显得尤为重要。它不仅有助于解决传统控制策略难以应对的复杂工况问题，还能在保证安全的前提下提高车辆的行驶性能和舒适性。未来，随着算法的不断完善和计算能力的提升，MPC在轨迹跟踪控制领域的应用将更加广泛，并将进一步推动智能交通技术的进步。

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主要功能和技术说明如下： （1）Flume数据采集，HDFS数据储存 （2）hive数据仓库分层设计，包含ODS、DWD、ADS层 （3）sqoop数据迁移，完成HIve与MySQL数据库中的数据交互 （4）Echarts搭建动态可视化大屏 （5）SpringBoot搭建可视化后台系统，完成前端与后台的数据传递与交互。 （6）基于Cenots7 搭建虚拟机，配置Hadoop、HDFS、Hive、sqoop、flume、mysql等大数据组件。

[目录] 第一章：概述 第二章：整体数据分层 第三章：整体实现框架 第四章：元数据 第五章：ETL 第六章：数据校验 第七章：数据标准化 第八章：去重 第九章：增量/全量 第十章：拉链处理 第十一章：分布式处理增量 第十二章：列式存储 第十三章：逻辑数据模型（数仓模型） 第十四章：数据模型参考 第十五章：维模型 第十六章：渐变维 第十七章：数据回滚 第十八章：关于报表 第十九章：数据挖掘 数据仓库实践杂谈（十四）——数据模型参考 众所周知，信息系统最重要的作用就是处理并保存信息，尤其在商业应用中。以银行记账为例，最重要的是账本，不管前面的流程如何，只要记下来张三某年某月存入100元，业务就算完