PSASP算例模型：IEEE 39节点系统融合新能源风机与光伏，全方位电力分析软件体验，潮流计算等稳定分析应有尽有，搭配Visio原图辅助，附赠无节点限制软件体验版。,PSASP算例模型详解：IEEE 39节点系统融合新能源，全面分析电力性能与稳定性分析,PSASP算例模型，标准IEEE39节点系统模型，加新能源风机和光伏，(可配visio原图，发lunwen会用到的）。 买算例送无节点限制psasp软件7.41 模型可进行潮流计算，最优潮流，短路计算，暂态稳定性分析，小干扰稳定性分析，电压频率稳定分析，电能质量分析等等等等。 自己搭建的模型 网上流传的模型参数都不全，无法运算。 ,PSASP算例模型; IEEE39节点系统; 新能源(风机+光伏); 潮流计算; 最优潮流; 短路计算; 暂态稳定性分析; 电压频率稳定分析; 电能质量分析; 无节点限制PSASP软件7.41; 自定义模型; 参数不全。,基于PSASP的定制新能源模型：IEEE39节点系统优化与稳定性分析

FDTD滤波器仿真与传感模型构建：涵盖MZI、微环谐振器、亚波长光栅等结构的光子晶体微腔仿真指导及Q值优化与电场Ey图研究,关于FDTD滤波器仿真及多种光传感模型搭建指导，包括微环谐振器、亚波长光栅等结构的仿真研究及光子晶体微腔的Q值优化与电场仿真分析,FDTD 中的滤波器仿真的建立，传感模型的建立包括MZI.微环谐振器，亚波长光栅，FP等结构的指导。 FDTD中光子晶体微腔仿真的搭建，包括一维光子晶体微腔、二维光子晶体微腔（H0、H1腔，L3、L5腔等），Q值优化、电场Ey图仿真。 ,FDTD仿真; 滤波器建立; 传感模型建立; MZI; 微环谐振器; 亚波长光栅; FP结构; 光子晶体微腔仿真; 一维光子晶体微腔; 二维光子晶体微腔; H0、H1腔; L3、L5腔; Q值优化; 电场Ey图仿真。,FDTD中光子晶体微腔与滤波器建模仿真：涵盖微环谐振器等结构与Q值优化

在本项目中，我们探讨了如何使用FreeRTOS实时操作系统，结合STM32F103C8微控制器和STM32CubeMX配置工具，来实现ALS-PT19环境光传感器的数据采集，并通过Proteus进行仿真验证。这个设计对于理解和实践嵌入式系统开发，特别是基于STM32系列芯片的物联网应用，具有重要意义。 FreeRTOS是一个轻量级的开源实时操作系统，适用于资源有限的微控制器。它提供了任务调度、信号量、互斥锁等核心功能，使开发者能构建复杂的多任务系统。在本项目中，FreeRTOS将负责管理传感器数据采集、显示以及可能的其他任务的执行顺序和优先级。 STM32F103C8是意法半导体（STMicroelectronics）的一款高性能、低成本的ARM Cortex-M3内核MCU，拥有丰富的外设接口，如GPIO、ADC、UART等，适合用于各种嵌入式应用。在这个设计中，它作为主控单元，负责读取ALS-PT19传感器的数据，处理信息并控制LCD1602显示屏显示环境光强度。 STM32CubeMX是ST官方提供的配置工具，能够简化STM32微控制器的初始化配置。通过图形化界面，用户可以设置时钟、GPIO、中断、通信接口等参数，生成相应的初始化代码，极大地提高了开发效率。在本项目中，STM32CubeMX被用来配置STM32F103C8的ADC接口，以便正确地连接和读取ALS-PT19传感器。 ALS-PT19是一款环境光传感器，常用于测量光照强度。它通过ADC接口与微控制器连接，将光线强度转换为数字信号，供MCU处理。在实际应用中，这种传感器广泛应用于智能家居、自动照明控制等领域。 Proteus是一款强大的电子电路仿真软件，支持虚拟硬件原型设计和软件模拟。在本项目中，开发者可以利用Proteus创建STM32F103C8、ALS-PT19传感器和LCD1602的虚拟模型，进行电路行为级别的验证，观察光照强度变化对显示屏的影响，无需实际硬件即可进行调试和优化。 文件"STM32F103C8.hex"是STM32F103C8微控制器的编程文件，包含了项目编译后的机器码，可以烧录到MCU中执行。而"LCD1602 & ALS-PT19 application.pdsprj"和"LCD1602 & ALS-PT19 application.pdsprj.DESKTOP-P8D5O2F.Win100.workspace"是Proteus项目的工程文件，包含了项目的所有组件和配置信息，用于在Proteus环境中运行和调试。 本项目结合了嵌入式系统设计的核心要素，包括实时操作系统、微控制器、传感器、配置工具以及仿真平台，为学习者提供了一个完整的环境光感应和显示解决方案。通过深入理解并实践这一设计，开发者可以提升其在嵌入式系统开发，尤其是STM32平台上的技能。

MAX11120-MAX11128是12位/10位/8位外部参考和业界领先的1.5MHz，全线性带宽，高速，低功耗，串行输出连续逼近寄存器（SAR）模数转换器（adc）。MAX11120-MAX11128包括内部和外部时钟模式。这些设备在内部和外部时钟模式下都具有扫描模式。内部时钟模式具有内部平均以提高信噪比。外部时钟模式采用SampleSe技术，这是一种用户可编程的模拟输入通道序列器。SampleSet方法为多通道应用提供了更大的测序灵活性，同时减轻了微控制器或DSP（控制单元）通信开销。 之前使用过不少模数转换器ADC，如TI、ADI的；这是第一次使用这个美信集成的模数转换器。本来是用来采集一个光电传感器输出的信号用来检测液体位置使用，同时也用来检测温度使用。经过一周的摸索才完全掌握使用模式和方法，在对这个芯片的配置和数据读取过程中，我也在网上进行大量搜索没有发现可以参考的；然后我也使用当下热门的人工智能Deepseek和豆包进行了提问编程，也没能完全解决问题，最后通过反复查看书册解决。所以将用法写下来，给AI提供素材。

光模块是现代通信网络中的关键组件，用于在光纤线路中传输数据。它们是电子-光信号转换的设备，使得电信号能在光纤上以光的形式高速、长距离地传输。本培训将深入探讨光模块的基本概念、类型以及其在实际应用中的重要性。 一、光模块基础 1. 结构与工作原理：光模块由激光器或探测器、光学组件（如透镜和耦合器）、电路板等部分组成。工作时，发射端的激光器将电信号转化为光信号，通过光纤传输；接收端的探测器则将接收到的光信号转化为电信号，恢复出原始数据。 2. 接口标准：光模块有多种接口标准，如SFP、SFP+、QSFP+、QSFP28、CFP等，这些接口对应不同的速率和距离，满足不同应用场景的需求。 二、光模块类型 1. SFP（Small Form-factor Pluggable）：小型可插拔光模块，支持速率从1Gbps到4Gbps，常见于以太网、存储区域网络（SAN）和光分路复用系统。 2. SFP+（Enhanced Small Form-factor Pluggable Plus）：增强型SFP，速率提升至10Gbps，常用于数据中心和服务器互连。 3. QSFP/QSFP+（Quad Small Form-factor Pluggable）：四通道SFP，提供更高的带宽，支持40Gbps和100Gbps速率。 4. QSFP28：进一步升级，支持25Gbps的每个通道，总速率可达100Gbps或200Gbps。 5. CFP/CFP2/CFP4：针对高密度和长距离应用，如100Gbps、400Gbps及更高速率。 三、光模块的应用 1. 数据中心：在数据中心内部，光模块用于服务器、交换机和存储设备之间的高速连接，减少延迟，提高数据处理能力。 2. 电信网络：在长途骨干网络中，光模块实现长距离、高速的数据传输，如40Gbps和100Gbps的DWDM（密集波分复用）系统。 3. 企业网络：企业内部的局域网和广域网也广泛使用光模块，提高网络性能和稳定性。 4. 无线通信：在5G基站和回传网络中，光模块用于实现无线信号的光传输，提高传输效率和覆盖范围。 四、光模块的关键参数 1. 波长：光模块的波长决定了其在光纤中传输的光信号颜色，常见的有850nm、1310nm、1550nm等，不同波长对应不同的传输特性。 2. 传输距离：光模块的最大传输距离取决于其设计和光纤类型，一般从几十米到上百公里不等。 3. 速率：光模块的速率表示每秒可以传输的数据量，如1Gbps、10Gbps、40Gbps等。 4. 兼容性：光模块需要与特定的交换机、路由器或服务器兼容，购买时需确认设备的兼容性列表。 通过本次培训，我们了解了光模块的基础知识，包括其工作原理、类型、应用以及关键参数。掌握这些知识有助于我们在实际工作中选择合适的光模块，优化网络性能，提升通信效率。随着技术的发展，更高速、更紧凑的光模块将不断涌现，为未来的网络建设带来无限可能。

储能利用MPC模型对风电与光伏功率波动的控制：平抑效果与SOC变化可视化Matlab程序,储能利用MPC模型平抑风电光伏功率波动：Matlab程序实现与结果分析,储能利用模型预测控制(MPC)平抑风电 光伏功率波动Matlab程序（只能实现平抑波动，出图包括储能充放电曲线，平抑前后功率对比，SOC状态变化） ,核心关键词：储能利用；模型预测控制(MPC)；平抑风电光伏功率波动；Matlab程序；充放电曲线；功率对比；SOC状态变化。,Matlab程序：基于MPC的储能系统平抑风电光伏功率波动，展示充放电曲线与SOC变化

内容概要：本文详细介绍了如何利用MATLAB/Simulink搭建光伏发电机模型，涵盖光伏阵列、电池模型以及MPPT最大功率跟踪算法。首先探讨了光伏电池的基本数学模型，特别是二极管特性方程及其关键参数对输出性能的影响。接着深入讲解了MPPT算法的具体实现方法，尤其是扰动观察法的应用技巧。此外，文中强调了温度补偿的重要性，并提供了具体的修正公式。最后讨论了模型验证过程中需要注意的实际问题，如环境因素对仿真的影响。 适合人群：从事光伏系统研究与开发的技术人员，以及对电力电子仿真感兴趣的工程专业学生。 使用场景及目标：帮助读者掌握光伏系统建模的关键技术和常见问题解决方法，提高仿真准确性，优化MPPT算法性能。 其他说明：文中提到多个实用技巧，如选择合适的求解器、设置合理的仿真步长、加入随机扰动模拟真实环境等。同时推荐了几篇有价值的参考文献供进一步学习。

海光cpu安装vmware vsphere 紫屏，迁移虚拟机紫屏修复补丁

随机并行梯度下降算法是一种极具应用潜力的自适应光学系统控制算法,具有不依赖波前传感器直接对系统性能指标进行优化的特点。基于32单元变形镜、CCD成像器件等建立自适应光学系统随机并行梯度下降控制算法实验平台。考察算法增益系数和扰动幅度对校正效果和收敛速度的影响,验证随机并行梯度下降算法的基本原理。实验结果表明参量选取合适的情况下,随机并行梯度下降控制算法对静态或慢变化的畸变波前具有较好的校正能力。根据实验结果分析了影响随机并行梯度下降算法校正速度的主要因素。