光伏储能与三相并离网逆变切换运行模型：Boost、Buck-boost双向DCDC控制、PQ与VF控制策略及孤岛检测自动切换技术笔记,光伏储能与三相并离网逆变切换运行模型：Boost、Buck-boost双向DCDC控制、PQ与VF控制策略及孤岛检测切换机制介绍,光伏储能＋三相并离网逆变切运行模型【含笔记】 包含Boost、Buck-boost双向DCDC、并网逆变器控制、离网逆变器控制4大控制部分 光伏＋boost电路应用mppt 采用电导增量法实现光能最大功率点跟踪 并网逆变采用PQ控制 离网逆变采用VF控制控制 双向dcdc储能系统维持直流母线电压恒定 孤岛检测，然后在并、离网之间进行自动切 波形漂亮 转过程看图说话 ,光伏储能; 三相并离网逆变切换; Boost; Buck-boost双向DCDC; MPPT; 电导增量法; PQ控制; VF控制; 双向dcdc储能系统; 孤岛检测。,光伏储能系统：四控部分与双向DCDC的并离网运行模型【含操作图解】

在嵌入式系统开发领域，实现无线通讯是一种常见的需求，尤其是在需要远程控制或数据采集的应用中。STM32F103是STMicroelectronics（意法半导体）生产的一款广泛使用的ARM Cortex-M3微控制器，而NRF2401是由Nordic Semiconductor生产的一款低成本、低功耗的2.4GHz RF收发器，它支持多通道通讯，并且能够进行高速数据传输。结合这两款器件，可以构建出一个性能优异、功耗低且成本合理的无线通讯系统。 为了实现STM32F103与NRF2401之间的无线通讯，使用HAL（硬件抽象层）库是简化开发过程的一个有效途径。HAL库提供了硬件操作的通用接口，能够帮助开发者更容易地编写适用于不同STM32系列产品的代码。在使用HAL库实现双向通讯时，通常需要配置好微控制器的相关GPIO（通用输入输出）引脚用于SPI通信，因为NRF2401是通过SPI接口与微控制器连接的。 双向通讯意味着通讯的两端都需要能够发送和接收信息。为了提高数据传输的可靠性，通常会启用NRF2401的自动应答（ACK）功能。该功能确保了发送端在发送数据包后能够接收到接收端的确认信号，若发送失败则可以重新发送数据包，直到成功为止。这大大提高了无线通讯的稳定性和数据传输的成功率。 在软件层面，开发人员需要编写相应的代码来初始化和配置NRF2401，设置其通信频道、地址等参数，并编写用于发送和接收数据的函数。同时，为了处理ACK响应，还需要编写相应的中断服务程序或轮询检测来响应接收端的确认信号。 在具体的应用开发中，文件名"NRF2401ACK-Tx"很可能是代表用于发送数据并处理ACK响应的程序模块，而"NRF2401ACK-re"则可能代表用于接收数据并发送ACK响应的程序模块。通过这两个模块的协同工作，STM32F103与NRF2401之间可以实现稳定可靠的双向无线通讯。 STM32F103和NRF2401的结合使用，非常适合于需要长距离通讯、低功耗、小型尺寸应用的场合，例如无线遥控器、安防系统、工业控制、无线传感器网络等领域。这种通讯方式不仅减少了布线的需要，还增强了系统的灵活性和可靠性。 由于NRF2401是一款较为早期的无线通讯模块，其接口与现代无线通讯技术相比可能并不具备高级的加密和安全特性，因此在使用过程中可能需要额外的加密手段以确保数据传输的安全性。然而，对于一些安全性要求不是特别高的应用场合，NRF2401仍然是一个性能价格比很高的选择。 此外，由于NRF2401不支持以太网或Wi-Fi等复杂的网络协议，所以在进行双向通讯时，开发者需要自己实现协议层面的许多功能，如数据封装、校验、路由等。这也意味着虽然使用NRF2401可以构建出功能强大的无线通讯系统，但相应的开发难度和工作量也会比较大。 STM32F103与NRF2401通过HAL库实现双向通讯是一个涉及硬件选择、软件编程、通讯协议设计的综合项目。只有充分理解两者的硬件特性和HAL库的软件抽象，才能开发出性能优良、稳定可靠的无线通讯系统。

三电平储能变流器Simulink仿真：1500V直流母线电压，690/10kV交流电网，双向能量流动与双闭环控制,基于三电平储能变流器Simulink仿真的研究与实践：探索1500V直流母线电压下的690 10kV交流电网并网技术与应用,三电平储能变流器 simulink 仿真 基本工况如下： 直流母线电压：1500V 交流电网 ：690 10kV 拓扑：二极管钳位型三电平逆变器 功率：300kW逆变，200kW整流 可实现能量的双向流动，整流、逆变均可实现 调制：SPWM，载波层叠 包含中点电位平衡，平衡桥臂实现 电压、电流THD<4%符合并网要求 双闭环控制： 外环：Q-U控制，直流电压控制 内环：电流内环控制 储能侧：双向Buck Boost电路，实现功率控制 ，默认 2018 版本 ,三电平储能变流器; Simulink 仿真; 直流母线电压; 交流电网; 拓扑; 功率; 调制; 中点电位平衡; 双闭环控制; 储能侧功率控制。,基于三电平储能变流器Simulink仿真的双向能量流动控制策略

基于DCDC双向变换器的多电池主动均衡技术：文献复刻与MATLAB Simulink仿真研究，模糊控制理论及其工具箱在荷电状态SOC均衡中的应用。,基于DCDC双向变换器的多电池主动均衡技术：文献复刻与MATLAB Simulink仿真研究，模糊控制理论及其工具箱在荷电状态SOC均衡中的应用。,基于DCDC双向变器的多电池主动均衡技术 文献复刻 MATLAB simulink仿真 模糊控制理论 模糊控制工具箱 荷电状态 soc均衡 ,基于DCDC双向变换器的多电池; 主动均衡技术; 文献复刻; MATLAB simulink仿真; 模糊控制理论; 模糊控制工具箱; 荷电状态; SOC均衡,基于DCDC双向变换器的多电池主动均衡技术：文献复刻与MATLAB仿真研究

双向触发二极管是与双向晶闸管同时问世的，常用来触发双向晶闸管。 此主题相关图片如下： 双向触发二极管的结构、符号、等效电路及伏安特性如图1所示。它是三层、对称性质的二端半导体器件，等效于基极开路、发射极与集电极对称的NPN晶体管。其正、反向伏安特性完全对称。 当器件两端的电压小于正向转折电Ubo时，呈高阻态；当 U>Ubo 时进入负阻区。同样，当|U|超过反向转折电压|Ubr| 时，管子也能进入负阻区。 转折电压的对称性用△Ub表示 △Ub=Ubo-|Ubr| 一般要求 △Ub<2U。 双向触发二极管的耐压值 Ubo 大致分三个等级： 20——60V，100——150 V，200——250 V 。 在实际应用中，除根据电路的要求选取适当的转折电压 Ubo 外，还应选择转折电流 Ibo 小、转折电压偏差△Ub小的双向触发二极管。 此主题相关图片如下： 双向触发二极管除用来触发双向晶闸管外，还常用在过压保护、定时、移相等电路，图2就是由双向触发二极管和双向晶闸管组成的过压保护电路。当瞬态电压超过DIAC和Ubo时，DIAC迅速导通并触发双向晶闸管也导通，使后面的

内容概要：本文介绍了基于蜣螂优化算法（DBO）优化卷积双向长短期记忆神经网络（CNN-BiLSTM）融合注意力机制的多变量时序预测项目。该项目旨在提升多变量时序预测的准确性，通过融合CNN提取局部时空特征、BiLSTM捕捉双向长短期依赖、注意力机制动态加权关键时间点和特征，以及DBO算法智能优化模型参数，解决传统方法难以捕获长短期依赖和多变量非线性交互的问题。项目解决了多变量时序数据的高维复杂性、模型参数难以调优、长期依赖难以捕获、过拟合与泛化能力不足、训练时间长、数据噪声及异常值影响预测稳定性、复杂模型可解释性不足等挑战。模型架构包括输入层、卷积层、双向长短期记忆层（BiLSTM）、注意力机制层和输出层，参数优化由DBO负责。; 适合人群：对深度学习、时序数据分析、群体智能优化算法感兴趣的科研人员、工程师及研究生。; 使用场景及目标：①提升多变量时序预测准确性，满足实际应用对预测精度的高要求；②实现模型参数的智能优化，减少人工调参的工作量和盲目性；③解决时序数据的非线性和动态变化问题，适应真实场景中的时变特性；④推动群体智能优化算法在深度学习中的应用，探索新型优化算法与深度学习结合的可行路径。; 阅读建议：本文涉及多变量时序预测的理论背景、模型架构及其实现细节，建议读者在阅读过程中结合MATLAB代码示例进行实践，深入理解各个模块的作用及优化策略。

内容概要：本文详细介绍了基于V2G（车到电网）技术的新能源汽车车载双向OBC（车载充电机）的MATLAB仿真模型。系统分为前级双向AC/DC电路和后级双向DC/DC电路。前级电路采用三相Vienna整流器，通过PFC技术将380V三相交流电转换为600V直流电并保持单位功率因数。后级电路为双向CLLC谐振变换器，将600V直流电转换为500V直流电，支持正向充电和反向能量回馈。文中还讨论了控制策略、参数设计、仿真技巧以及实际应用中的注意事项。 适合人群：从事新能源汽车充电系统设计、电力电子仿真及相关领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标：适用于研究和开发新能源汽车与智能电网之间的能量交互系统，旨在提高能源利用效率和电网稳定性。具体应用场景包括实验室仿真验证、产品设计优化、控制系统调试等。 其他说明：文章不仅提供了详细的MATLAB/Simulink建模方法，还包括了许多实用的技术细节和调试经验，如电流环控制、谐振参数计算、模式切换逻辑等。此外，还提到了一些常见的陷阱和解决方案，帮助读者更好地理解和掌握双向OBC的设计要点。

三电平Buck变换器仿真模型：PWM控制方式与多种闭环控制策略，含单向与双向结构，Matlab Simulink与Plecs运行环境文件齐全,三电平Buck变换器仿真模型：PWM控制及多种闭环方式（含开环控制、双向结构，适用于Matlab Simulink和Plecs运行环境）,三电平buck变器仿真模型 采用PWM控制方式 模型内包含开环控制和闭环控制 闭环控制包含输出电压闭环和输出电压电流双闭环两种方式 单向结构和双向结构都有 联系请注明需要哪种结构 matlab simulink plecs等运行环境的文件都有 ~ ,三电平Buck变换器; PWM控制; 开环控制; 闭环控制; 输出电压闭环; 输出电压电流双闭环; 单向结构; 双向结构; Matlab Simulink; PLECS文件。,三电平Buck变换器PWM控制仿真模型：开环与闭环输出电压电流双环控制

配置双向域信任关系 在这篇文章中，我们将讨论如何配置双向域信任关系。双向域信任关系是指两个域之间可以相互信任的关系，允许域用户在另一个域中使用资源。这种关系可以帮助简化资源分享和访问控制，提高网络安全性和效率。 我们需要了解什么是域控。域控是指域控制器的简称，它是负责管理域内计算机和用户的服务器。域控提供身份验证、资源分配和安全管理等功能。 在这篇文章中，我们将使用两个域，一个是 Win2003 域，另一个是 Win2008 域。两个域都使用各自的域控制器提供 DNS 解析。我们将演示如何在这两个域之间创建信任关系。 第一步，我们需要确保每个域控制器都可以解析对方域的 SRV 记录。这可以通过创建辅助区域来实现。在每个 DNS 服务器上创建一个对方域的辅助区域，这样 DNS 服务器就可以对两个域进行解析了。 在 Server1 上，我们打开 DNS 管理器，右键点击 itet.com 区域，选择“属性”。在区域属性中切换到“区域传送”标签，勾选“允许区域传送”，选择“只允许到下列服务器”，点击“编辑”按钮。然后，我们添加了 Server2 的地址 192.168.1.102，点击确定。这将允许 Server2 成为 itet.com 的辅助 DNS 服务器。 在 Server2 上，我们打开 DNS 管理器，选择“新建区域”。区域类型设置为辅助区域，区域的名称设置为 itet.com。然后，我们需要设置 itet.com 的主服务器，显然，itet.com 的主服务器是 Server1，也就是 192.168.1.101。 接下来，我们需要在 Server1 上允许 Server2 成为 contoso.com 的辅助服务器，然后在 Server1 上创建 contoso.com 辅助区域，把 contoso.com 的区域数据复制到 Server1 上。 现在，我们已经完成了 DNS 的设置，可以开始设置域信任关系了。我们准备在 itet.com 和 contoso.com 之间设置双向信任关系。在 Server1 上，我们打开“Active Directory 域和信任关系”，右键点击 itet.com，选择“属性”。在 itet.com 的域属性中切换到“信任”标签，点击“新建信任”。 然后，我们选择建立双向信任关系，并选择是在两个域之间建立不可传递的外部信任。我们输入 contoso.com 的域名，并选择“全域性身份验证”，允许信任域用户使用被信任域的所有资源。 我们已经成功地创建了双向域信任关系，可以看到两个域之间确实创建了不可传递的双向域信任关系，这样两个域的用户就可以相互访问对方域的资源了。 这个实验其实有更广泛的适应性，同时可以用于 Win2000 与 Win2003，Win2000 与 Win2008 等信任关系的创建。大家可以举一反三，慢慢体会。如果选择可传递的林信任关系，也可以使用类似的方法来创建。

内容概要：本文详细介绍了如何使用Python实现基于贝叶斯优化（BO）、卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆网络（BiLSTM）的时序数据回归预测模型。首先阐述了项目背景，指出了传统回归模型在处理非线性、时序性强的数据时的不足，强调了CNN和BiLSTM结合的优势。接着描述了项目的目标与意义，包括构建BO-CNN-BiLSTM回归模型、实现贝叶斯优化的超参数调节、提升预测精度与鲁棒性以及验证模型的可扩展性和泛化能力。随后讨论了项目面临的挑战，如数据预处理、贝叶斯优化的计算开销、卷积神经网络与双向LSTM的融合等问题。最后展示了模型的具体架构设计和代码示例，涵盖数据预处理、模型搭建、训练及贝叶斯优化的部分。 适合人群：对深度学习、时序数据分析感兴趣的科研人员和技术开发者，尤其是有一定Python编程基础的人群。 使用场景及目标：适用于金融市场预测、气象预测、能源需求预测、智能制造与设备监控、医疗健康预测等领域，旨在提高时序数据回归预测的精度和泛化能力。 其他说明：文中提供了完整的代码示例，便于读者理解和复现。此外，还探讨了模型的创新点，如结合CNN与BiLSTM的复合模型、引入贝叶斯优