ble-serial-service BLE（Bluetooth Low Energy）串行协议服务 安装依赖 npm install 运行 ble-serial-service node main.js 连接建立后，您可以将文本数据从标准输入发送到 ble 中央设备。

本文提出了一种节能（EE）协调多点波束成形（CMBF）方法，该方法基于动态发射功率和静态硬件功率将总功耗降至最低，同时保持必要的服务质量（QoS）约束和不同的协调方案。 考虑到大型多输入多输出（MIMO）系统以及CMBF和小型小区部署，我们从能效（EE）的角度推导了两层异构网络（HetNets）中每个参数的最优值。 我们发现，HetNets的EE对协调方案设计，宏小区和小小区基站天线的数量以及QoS约束敏感。 因此，在系统设计中应考虑所有这些因素。 此外，我们提供了令人鼓舞的分析和仿真结果，表明所提出的HetNets通常提供一种解决方案，以相对较低的复杂性CMBF实现最大的EE性能。

DRL用于微电网能源管理 我们针对微电网的能源管理系统问题研究了各种深度强化学习算法的性能。 我们提出了一种新颖的微电网模型，该模型由风力涡轮发电机，储能系统，恒温控制负载，价格响应负载以及与主电网的连接组成。 拟议的能源管理系统旨在通过定义优先级资源，直接需求控制信号和电价来在不同的灵活性来源之间进行协调。 本文实现了七种深度强化学习算法，并进行了实证比较。 数值结果表明，不同的深度强化学习算法在收敛到最优策略的能力上存在显着差异。 通过将经验重播和第二个半确定性训练阶段添加到众所周知的“异步优势演员评论家”算法中，我们获得了更好的性能，并且在能效和经济价值方面收敛于高级策略。 有关此项目的更多信息，访问： ：

thorlab光功率计配合转台 自动采集光强

能量时间序列 这是我在Ecole Polytechnique（MSc Data Science，2019-2020）上的机器学习（II）课程的最后一个项目。 目的是训练一种算法来代替过于侵入和过于昂贵的常规房屋能耗监测系统。 这一挑战被称为NILM（非侵入式负载监视）或NIALM（非侵入式设备负载监视）。 挑战的目的是根据时间数据预测专用于4种电器（洗衣机，电冰箱，电视，水壶）的一个家庭的用电量比例。 这项挑战由ENS（国家高等专科学校）提供： : 。 我们使用了回归模型，在的报告中对此进行了详细介绍。

owonb35 适用于Owon B35万用表的蓝牙客户端，适用于具有Semic CS7729CN-001芯片的新型（2017年中后）万用表。 使用Fortune Semiconductor FS9922芯片的较旧万用表应使用 。 系列万用表使用低功耗蓝牙（BLE）将读数传输到智能手机应用程序等远程显示器。 该Linux客户端允许将测量数据捕获到您的计算机上，以记录在文件中或显示在gnuplot或KST等制图软件上。 要求 此客户端需要安装 BLE库。 编译后的软件包可用于安装而无需编译。 安装 下载已或源代码以自己编译。 编译是一个简单的make 。 用法 客户端被设计为简单的测量数据接收器，其输出格式可以通过管道传输到其他工具中进行处理或显示。 owonb35 [-s|-S|-t|-T|-d] [-c|-j] [-n|-u|-m|-b|-k|-M] [-x] [-r] [-q

Doubly Fed Induction Machine Modeling and Control for Wind Energy Generation Applications.

纳鲁·温德 | | Nalu-Wind是用于风力涡轮机和风场模拟的通用，非结构化，大规模并行，不可压缩的流量求解器。 该代码库是； NaluCFD由Sandia国家实验室开发和维护。 Nalu-Wind由来自，和的专门的多机构团队积极开发和维护 。 Nalu-Wind是作为开源代码开发的，具有以下目标： 一个开放的，有据可查的，最新实现的计算模型的实现，用于以各种保真度对风电场流物理学进行建模，并以全面的验证和确认（V＆V）流程为后盾； 能够执行风电场内流场的最高保真度模拟； 和 能够利用美国能源部国家实验室提供的高性能领导力课程计算设施。 我们希望这个社区开发的模型将被研究实验室，学术界和工业界用来开发下一代风电场技术。 我们欢迎风能界在其研究中使用Nalu-Wind。 在传播包括Nalu-Wind模拟在内的技术工作时，请参考以下引用： Sprague, M. A., Ana

Urbach Energy simulation example 基于MATLAB实时代码

ist的matlab代码通过图形切割实现快速近似能量最小化 该存储库包含有关通过Graph Cuts进行快速近似能量最小化的内容。 在图形文件夹中，您会找到许多可以使用的图形。 它们都是由witz tikz和LaTeX制成。 由于缺少一些数字和模板，因此无法编译report_fcv.tex和paper_report.tex。 该代码根据Boykov，Veksler和Zabih的论文实现了交换算法。 该代码是用Python 3编写的。对于Graph-Cut，我们使用。 安装要求： sudo pip install -r requirements.txt 执行是通过以下方式完成的： python minimization.py path/filename.png cycles 周期可以是任意数字。 低于10 ist的东西还不错。 提示：不要使用大于100x100像素的图像，否则会花费很多时间。