普乐特空压机远程控制程序：西门子PLC通讯，RS485连接，中控室操作，便捷安全控制,空压机控制程序（普乐特） 空压机远程控制 1.通过西门子200smart PLC通讯两台普乐特空压机； 2.MAM880系列（含MAM-KY系列，MAM-220系列）空压机都可以用； 3.通过RS485通讯，每台空压机只需要引一根2芯屏蔽线； 4.可以中控室（远程）看空压机各项参数，和操作启停空压机，无需到现场操作，更直接， 方便，安全； 5.PLC为西门子200Smart最小点数就可以，触摸屏昆仑通态TPC7062TI系列； 6.不需要多余线连接，完全RS485通讯 ,核心关键词：空压机控制程序; 普乐特空压机; 远程控制; 西门子200smart PLC; RS485通讯; MAM880系列空压机; 昆仑通态TPC7062TI触摸屏。,"西门子PLC通讯：普乐特空压机远程控制程序，便捷管理全系列MAM空压机"

LSTM（长短期记忆网络）作为一种特殊的循环神经网络（RNN）结构，被广泛应用于处理和预测时间序列数据。在电池管理系统（BMS）中，对电池的荷电状态（State of Charge, SOC）的精确估计是保障电池安全、延长电池寿命和提高电池效率的关键技术之一。本文将详细介绍如何使用LSTM技术进行电池SOC估计，并提供一个包含两个数据集及其介绍、预处理代码、模型代码和估计结果的完整代码包，旨在为初学者提供一个全面的学习资源。 数据集是进行电池SOC估计的基础。在本代码包中，包含了两个经过精心挑选的数据集。这些数据集包括了不同条件下电池的充放电循环数据，如电压、电流、温度、时间等参数。通过分析这些数据集，可以发现电池性能随着循环次数和操作条件的变化规律，为模型的训练提供丰富的信息。 数据预处理是模型训练之前的必要步骤。在电池SOC估计中，由于原始数据通常包含噪声和异常值，且不同数据之间可能存在量纲和数量级的差异，因此需要对数据进行清洗和归一化处理。预处理代码包中的Python脚本将指导如何去除不规则数据、进行插值、归一化和数据分割等操作，以确保模型能够在一个干净、格式统一的数据集上进行训练。 模型代码是整个SOC估计过程的核心部分。本代码包提供了基于LSTM网络的SOC估计模型代码，详细展示了如何搭建网络结构、设置超参数、进行训练和验证等。其中，LSTM的多层堆叠结构可以捕捉到电池长期依赖性，这对于SOC估计至关重要。代码中还包括了模型的保存和加载机制，便于进行模型的持久化处理和后续的模型评估。 估计结果是验证模型性能的重要指标。通过在测试集上运行模型，可以得到电池SOC的估计值，并与实际值进行对比。本代码包中包含的评估脚本将帮助用户计算均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）等多种评价指标，从而对模型的准确性和泛化能力进行全面评估。 此外，技术博客文章在电池估计中的应用解析一引言.doc、做电池估计最基本的.html等文档，提供了对电池SOC估计方法论的深入解读和实战指南。这些文档详细介绍了电池SOC估计的意义、应用场景以及所采用技术的原理和优势，为初学者提供了从理论到实践的完整学习路径。 本代码包为电池SOC估计提供了一个从数据集获取、数据预处理、模型训练到结果评估的完整流程。它不仅适用于初学者入门学习，也为专业人士提供了一个实用的工具集。通过深入研究和实践本代码包，可以有效提升电池SOC估计的准确度，进而推动电池技术的发展和应用。

Hadoop、Hive、Spark 实验 本实验报告主要介绍了 Hadoop、Hive、Spark 等大数据技术的应用和实践。实验中，学生需要使用 Hadoop、Hive、Spark 等环境，完成大数据开发和分析，并对拍卖成功率进行预测。 知识点： 1. Hadoop 伪分布安装部署：在 Centos 7.5 系统上安装 Hadoop 2.7.3，并配置免密钥登陆和主机名映射。 2. Hadoop 完全分布式安装部署：在多台机器上安装 Hadoop，实现分布式存储和计算。 3. Hadoop 常用命令：学习 Hadoop 的基本命令，例如启动 Hadoop 集群、查看相关进程、查看 HDFS 上文件目录、递归列出目录及文件、删除文件等。 4. HDFS：学习 HDFS 的基本概念和 API 使用，例如使用 IOUtils 方式读取文件、文件创建与写入等。 5. MapReduce 编程：学习 MapReduce 编程模型，例如单词计数、数据过滤及保存等。 6. Hive 环境搭建：学习 Hive 的基本概念和使用，例如创建 Hive 表、加载数据、执行查询等。 7. Spark 环境搭建：学习 Spark 的基本概念和使用，例如创建 Spark 程序、加载数据、执行查询等。 8. 逻辑回归和决策树预测：学习逻辑回归和决策树算法，用于预测拍卖成功率。 实验设备和环境： * 虚拟机数量：1 * 系统版本：Centos 7.5 * Hadoop 版本：Apache Hadoop 2.7.3 * Hive 版本：未指定 * Spark 版本：未指定 实验步骤： 1. 安装 Javajdk 1.8.0_131，并测试版本 2. 增加主机名和 ip 的映射 3. 配置免密钥登陆 4. 启动 Hadoop 集群，并查看节点（进程） 5. 运行 PI 实例，并查看结果 6. 实现 Hadoop 伪分布安装部署 7. 实现 Hadoop 完全分布式安装部署 8. 实现 HDFS 的基本操作，例如文件创建与写入、文件上传下载等 9. 实现 MapReduce 编程，例如单词计数、数据过滤及保存等 10. 实现 Hive 环境搭建和使用 11. 实现 Spark 环境搭建和使用 12. 实现逻辑回归和决策树预测拍卖成功率 本实验报告介绍了 Hadoop、Hive、Spark 等大数据技术的应用和实践，涉及到大数据开发、存储、计算和分析等多个方面。

Matlab simulink 风储联合，风光储一次二次调频，混合储能调频，等值系统，风电渗透率可调，风机为综合惯量，惯性和下垂控制，储能渗透率可调，储能下垂控制，光伏为变压减载一次调频 混合储能调频为电容储能和电池储能结合调频，电容储能主要是维持风机电压平衡 最后一张图片为储能参与电力系统二次调频图，由于是离散模型，所以储能出力有波动，对储能出力进行优化。 风电有三相ABC电压电流，离散模型。 50HZ 60HZ都有。 除了风储调频实际系统，火储调频也有。 仿真速度很快 在电力系统中，风储联合调频技术已成为一种有效提高电网稳定性和响应能力的重要方法。本文将详细介绍Matlab simulink中风储联合系统调频的实践应用，以及风光储一次二次调频、混合储能调频、等值系统等关键技术点。 风储联合系统调频是指通过结合风能和储能系统，对电网频率进行实时调节。这涉及到风光储一次二次调频的策略，其中一次调频主要用于对频率的快速响应，而二次调频则更加注重系统的稳定性和经济性。在Matlab simulink环境下，可以模拟这些调频过程，为研究和实践提供有力支持。 混合储能调频是指将电容储能和电池储能技术结合起来，以提高调频的效果。电容储能由于其快速的响应特性，主要负责维持风电机组的电压平衡，而电池储能则能够在更长的时间尺度上提供稳定的调频支持。在Matlab simulink中，可以模拟混合储能系统的工作原理和调频性能，对不同储能技术的配合使用进行深入研究。 等值系统是在对大型风电场或电力系统进行仿真分析时，为了简化模型而采用的一种方法。等值技术通过将多个相同或相似的元素等效为一个单一元素，来减少模型的复杂度，但同时保留了原有系统的动态特性。在Matlab simulink中，等值系统的研究对于提高仿真效率和准确性有着重要作用。 风电渗透率是指风电在电网总发电量中所占的比例，该指标反映了风电在电力系统中的重要性和影响程度。在Matlab simulink中，通过调整风电渗透率，可以研究风电波动对电网稳定性的影响，并探索相应对策。 风机的惯性和下垂控制是风储联合调频中的关键技术之一。惯性控制能够模拟传统发电机组的惯性响应特性，为电网提供快速的频率支持。下垂控制则是一种基于频率和电压偏差的控制策略，能够根据系统的实时需求调整风机的输出功率。 储能渗透率是指储能系统在电网中所占的比例，它直接关联到储能系统对电网调频能力的贡献。储能系统的下垂控制与风机的下垂控制类似，但更多关注于在一次二次调频中储能的出力调节，以实现电力系统的稳定运行。 在Matlab simulink中，光伏系统也可以通过变压减载实现一次调频。这是利用光伏发电的可调节特性，在电网频率偏离正常值时，通过调节光伏输出来辅助电网频率的稳定。 仿真模型的精确度和运行速度也是衡量仿真系统性能的重要指标。Matlab simulink提供了快速准确的仿真环境，不仅能够模拟风储联合调频的全过程，还包括火储调频系统的研究，为电力系统的优化提供了有力的工具。 Matlab simulink在风储联合调频技术中的应用，涉及了多个关键技术点，为电力系统的稳定性研究和优化提供了强大支持。通过这些仿真技术的实践与应用，可以有效提高电力系统的响应速度和调频质量，对于促进可再生能源的高效利用和电网的智能化发展具有重要意义。

《易达出入库仓库管理系统软件 v33.0.8：高效仓库管理的得力助手》 在现代商业环境中，仓库管理是企业运营的关键环节，它直接影响着企业的供应链效率和成本控制。对于中小企业和事业单位来说，一款合适的仓库管理软件更是不可或缺。易达出入库仓库管理系统软件 v33.0.8 就是这样一款专为这些组织设计的专业工具，旨在提升库存管理的精度和效率。 易达出入库仓库管理系统软件的核心功能主要体现在以下几个方面： 1. **客户分类管理**：系统支持对客户进行详细的分类，可以根据客户的购买历史、信用等级、合作年限等因素进行划分，便于企业制定个性化服务策略，提升客户满意度。 2. **商品分类管理**：软件允许企业将商品进行多维度分类，如按类别、品牌、供应商等，便于快速查找和统计库存，同时有利于优化商品结构，降低滞销风险。 3. **入库与出库管理**：系统提供自动化出入库处理，自动记录每笔交易的详细信息，包括数量、时间、操作员等，确保数据的准确性和完整性。同时，支持条形码或二维码扫描，提高出入库操作速度。 4. **库存预警机制**：软件具备实时库存监控功能，当库存量达到预设阈值时，会自动触发预警，提醒采购部门及时补货，避免断货或过度库存的情况发生。 5. **报表分析**：易达软件提供丰富的报表分析功能，包括库存盘点报告、销售分析报告、库存周转率报告等，帮助企业决策者快速掌握库存状况，优化库存策略，提升资金周转率。 6. **权限管理**：为了保证数据安全，软件设置有严格的权限控制系统，根据员工职责分配不同的操作权限，防止未经授权的访问和修改，确保数据的安全性。 7. **界面友好，操作简便**：易达出入库仓库管理系统软件注重用户体验，界面简洁直观，流程设计符合常规操作习惯，无需专业培训，员工就能快速上手，降低了企业的培训成本。 8. **持续更新与升级**：v33.0.8 版本的发布，表明软件团队不断进行技术迭代和功能优化，以满足市场变化和用户需求。 易达出入库仓库管理系统软件 v33.0.8 是一款集成了多种实用功能的仓库管理工具，它能够帮助中小企业和事业单位实现高效、精准的库存管理，提升整体运营效率，降低运营成本。对于寻求提升仓库管理水平的企业而言，这款软件无疑是一个值得信赖的选择。

《基于SpringBoot的中小型仓库物流管理系统详解》 在现代商业环境中，仓库物流管理系统的高效运行是企业运营的关键一环。SpringBoot作为Java开发框架的一种，以其简洁、快速启动和易于配置的特点，被广泛应用于各种中小型企业的系统开发中，包括仓库物流管理系统。本文将深入探讨如何利用SpringBoot构建这样的系统，并探讨其核心技术和实现方式。 一、SpringBoot概述 SpringBoot是由Pivotal团队提供的全新框架，旨在简化Spring应用的初始搭建以及开发过程。它预设了各种默认配置，如数据源、Tomcat服务器等，开发者无需进行繁琐的配置工作，可以更快地投入到功能实现上。 二、SpringBoot与仓库物流管理 1. 数据库集成：SpringBoot通过JPA（Java Persistence API）和MyBatis等ORM工具，可以轻松连接MySQL、Oracle等数据库，实现数据的增删查改操作。在仓库物流管理中，这涵盖了货物信息、库存状态、出入库记录等数据的管理。 2. RESTful API设计：SpringBoot支持RESTful风格的API，便于实现远程调用和接口化设计，实现仓库与运输、销售等环节的无缝对接。 3. 定时任务：通过集成Quartz或Spring Task，SpringBoot可以实现库存检查、订单处理等定时任务，确保物流流程的自动化。 4. 异步处理：SpringBoot的异步处理能力可以提高系统响应速度，例如批量入库、出库操作，避免阻塞主线程，提高系统性能。 三、核心技术解析 1. Spring MVC：SpringBoot内置的Spring MVC提供了模型-视图-控制器的架构模式，用于处理HTTP请求，实现业务逻辑。 2. 自动配置：SpringBoot的核心特性之一，根据项目依赖自动配置相关组件，减少手动配置的工作量。 3. Actuator：提供健康检查、监控、指标收集等功能，方便系统运维和故障排查。 4. DevTools：开发工具集，支持热部署，提高开发效率。 四、系统架构设计 1. 用户界面：采用前端框架如Vue.js或React，构建用户友好的操作界面，进行库存查询、出入库操作等。 2. 业务层：SpringBoot为核心，实现仓库管理、订单处理、物流跟踪等业务逻辑。 3. 数据访问层：利用JPA或MyBatis操作数据库，存储各类数据。 4. 数据库设计：根据仓库物流管理需求，设计合理的数据库表结构，确保数据的一致性和完整性。 5. 安全控制：通过Spring Security或OAuth2实现用户认证和授权，保护系统安全。 总结，基于SpringBoot的中小型仓库物流管理系统充分利用了SpringBoot的便利性，结合现代化的开发工具和框架，实现了高效、稳定、易维护的仓库物流管理。通过对数据库的优化、API的设计和系统架构的合理规划，企业可以提升物流效率，降低成本，从而增强市场竞争力。

"光伏储能与三相并离网逆变切换运行模型详解：Boost、Buck-boost双向DCDC控制、PQ与VF控制及孤岛检测自动切换技术",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】

leetcode双人赛力码 # 标题 解决方案 困难 类型 0001 JS/C++ 简单的 0002 JS/C++ 中等的 0003 JS/C++ 中等的 0004 JS/C++ 难的 0005 JS/C++ 中等的 0006 C++ 中等的 0007 JS/C++ 简单的 0008 C++ 中等的 0009 JS/C++ 简单的 0011 C++ 中等的 双轴 0014 JS/C++ 中等的 0015 JS/C++ 中等的 双轴 0016 C++ 中等的 0017 JS/C++ 中等的 0018 C++ 中等的 双轴 0020 JS/C++ 简单的 0021 JS/C++ 简单的 0021 C++ 中等的 0024 JS/C++ 中号 0026 C++ 简单的 0033 JS/C++ 中等的 0034 JS/C++ 中等的 0035 C++ 简单的 0038 JS/C++ 简单的 0039 JS/C++ 中等的 0039 C++ 中等的 0045 C++ 中等的 0046 JS/C++ 中等的 0047 C++ 中等的 0048 C++ 中等的 0050 JS/C++ 中等的 005

仓库管理系统是一种专为库存管理设计的信息系统，它涵盖了库存物品的入库、出库、存储、盘点等各个环节，旨在提升仓库运营效率，降低库存成本，确保库存数据的准确性和实时性。这种系统通常包括多种功能模块，如采购管理、销售管理、库存管理、物流管理等，以实现企业供应链的整体优化。 在“仓库管理系统”这个项目中，我们可以预见到以下关键知识点： 1. **库存管理**：这是系统的核心部分，负责跟踪和记录每种商品的数量、位置和状态。通过条形码或RFID技术，系统可以自动更新库存信息，减少人为错误。 2. **入库管理**：当商品到达仓库时，系统会记录入库时间、数量、供应商信息等，便于后续的追溯和分析。 3. **出库管理**：处理订单、拣货、包装、发货等流程，系统需确保出库操作的准确无误，并更新库存数据。 4. **库存预警**：系统可以设置安全库存水平，当库存量低于设定值时，自动触发预警，提醒采购部门及时补充库存。 5. **盘点管理**：定期进行库存盘点，系统能协助对比实际库存与系统记录的差异，修正库存数据。 6. **报表分析**：提供各种库存统计报表，如库存周转率、滞销品报告等，帮助企业决策者了解库存状况，优化库存策略。 7. **采购与销售集成**：与企业的采购和销售系统对接，根据销售预测和现有库存自动建议采购计划。 8. **权限管理**：设置不同级别的用户权限，确保敏感数据的安全，同时提高工作效率。 9. **界面设计**：描述中提到系统设计简单易懂，意味着用户界面友好，操作直观，降低了员工的学习成本。 10. **系统集成**：可能需要与ERP（企业资源规划）或其他业务系统集成，实现数据共享，提高整体运营效率。 在开发这样一个仓库管理系统时，开发人员可能会使用数据库管理系统（如MySQL或SQL Server）来存储数据，使用编程语言（如Java、Python或.NET）进行后端开发，前端则可能使用HTML、CSS和JavaScript构建用户界面。同时，考虑到系统的实时性需求，可能还需要使用消息队列（如RabbitMQ或Kafka）来处理并发操作和异步任务。 在压缩包文件“仓库管理系统”中，可能包含了系统的设计文档、源代码、数据库脚本、测试数据等资源，通过这些资源，开发者可以进一步理解系统的架构和实现细节，对其进行定制或维护。

仓库管理系统源码是用于实现企业或组织内部仓库管理信息化的重要工具。这个系统涵盖了库存控制、物品出入库记录、库存盘点、库存预警等多个功能模块，旨在提高仓库作业效率，减少库存成本，确保库存数据的准确性和实时性。 在设计和开发仓库管理系统时，通常会涉及到以下几个关键技术点： 1. **数据库设计**：仓库管理系统的核心是数据库，它存储了所有关于库存物品、供应商、客户、出入库记录等信息。常见的数据库系统如MySQL、Oracle、SQL Server等会被用到。数据库设计需要考虑实体关系（ER）模型，确保数据的一致性和完整性。 2. **前端界面**：用户交互界面是系统与操作人员沟通的桥梁，需要设计简洁明了的操作界面，便于进行物品的入库、出库、查询等操作。前端技术可以使用HTML、CSS、JavaScript，配合React、Vue或Angular等现代前端框架来构建。 3. **后端开发**：后端处理业务逻辑和数据处理，如库存计算、库存预警、报表生成等。通常使用Java、Python、C#等编程语言，搭配Spring Boot、Django、ASP.NET等后端框架。 4. **权限管理**：系统需要有角色和权限控制，确保不同用户只能访问和操作其权限范围内的数据，防止数据安全问题。这可以通过RBAC（Role-Based Access Control）模型实现。 5. **库存控制算法**：为了优化库存，系统可能包含先进的库存控制算法，如EOQ（经济订货量）、ABC分析法等，帮助决策者制定合理采购策略。 6. **条形码/RFID技术**：引入条形码或RFID（无线频率识别）技术，可以大大提高仓库作业效率，自动追踪物品位置和状态，减少人为错误。 7. **集成其他系统**：仓库管理系统可能需要与ERP（企业资源计划）、WMS（仓储管理系统）、CRM（客户关系管理）等其他系统集成，实现数据共享和流程自动化。 8. **报表与数据分析**：系统应提供丰富的报表功能，展示库存状况、出入库统计、呆滞物料分析等，帮助企业进行决策分析。 9. **异常处理与通知机制**：当库存低于预设阈值或者出现其他异常情况时，系统应能自动触发报警，通过邮件、短信等方式通知相关人员。 10. **测试与维护**：系统上线前需要进行详尽的测试，包括单元测试、集成测试、性能测试等，确保系统的稳定性和可靠性。上线后还需要持续进行维护和更新，以适应业务变化和技术发展。 通过这些关键点的实现，一个完整的仓库管理系统能够帮助企业实现库存的智能化管理，降低运营成本，提升供应链效率。在实际应用中，开发者需要根据企业的具体需求进行定制化开发，以满足不同行业和规模的仓库管理需求。