soc基于Matlab Simulink实现了以下功能，搭建了储能系统变换模型以及钒液流电池模型，仿真效果较好，系统充放电正常。
下图为系统模型图，电池输出电压电流以及SOC波形。
1.钒液流电池本体建模
2.储能变换器建模
3.双向DC变换
4.恒定功率控制
SOC基于Matlab/Simulink实现了以下功能，建立了储能系统变换模型和钒液流电池模型，并进行了仿真和验证，结果表明系统的充放电过程正常，仿真效果较好。
下图展示了系统模型图，其中包括了电池的输出电压、电流以及SOC（State of Charge）的波形。
具体而言，该系统实现了以下功能：
1. 钒液流电池的建模：在模型中对钒液流电池进行了详细的建模，包括电池的特性、响应和充放电过程等。
2. 储能变换器的建模：通过建立储能变换器的模型，对储能系统中能量的转换和传输进行了描述，以实现电能的高效利用。
3. 双向DC变换：系统支持双向的DC电转换，可以实现电能的存储和释放，并保持较高的转换效率。
4. 恒定功率控制：系统能够实现对储能过程中的功率进行恒定控制，以满足特定的功率要求。
延伸科普：
储能系统是
2024-04-13 19:22:18
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1 非负矩阵分解（NMF或NNMF），也是非负矩阵逼近是多元分析和线性代数中的一组算法，其中矩阵V被分解为（通常）两个矩阵W和H ，具有所有三个矩阵都没有负元素的性质。这种非负性使生成的矩阵更容易检查。此外，在处理音频频谱图或肌肉活动等应用中，非负性是所考虑的数据所固有的。由于该问题通常不能完全解决，因此通常用数值近似。
2 适合机器学习，数值优化，图像处理，信号处理等专业的初学者进行分析和学习。
3 语音去噪一直是音频信号处理中长期存在的问题。如果噪声是静止的，则有许多去噪算法。例如，维纳滤波器适用于加性高斯噪声。然而，如果噪声是非平稳的，经典的去噪算法通常性能较差，因为非平稳噪声的统计信息难以估计。施密特等人。使用NMF在非平稳噪声下进行语音去噪，这与经典的统计方法完全不同。关键思想是干净的语音信号可以用语音字典稀疏地表示，但非平稳噪声不能。类似地，非平稳噪声也可以用噪声字典稀疏表示，但语音不能。NMF去噪算法如下。两个字典，一个用于语音，一个用于噪声，需要离线训练。
2022-09-07 15:06:06
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批量合并CSV文件，保留唯一的表头，软件已封装完毕，拥有较好的操作界面和视图，可以选择需要合并的文件夹和保存路径。
2022-04-28 21:05:01
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2022-04-20 17:05:52
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2022-04-06 02:55:06
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