遥控车的能源链基于MATLAB的开发与优化

MATLAB神经网络遥控车桌面应用程序。该程序需要外部依赖项：OpenCV 2、numpy和pygame。通过执行chmod +x nnrccar.py，可以使Python文件可执行。选项1：数据收集和训练。启动两个并发进程：一个监听键盘输入，另一个等待视频帧。将iPhone安装在RC Car上，通过方向键开始流式传输和录制，沿着预先设置好的道路行驶。按Q退出程序，保存方向键映射到原始灰度像素数据的txt文件，作为训练集。训练神经网络：使用MATLAB或OCTAVE打开NeuralNetworkServer/src/，运行getTrainingData.m将方向输入加载到X向量，像素数据加载到

这些文件是基于蓝牙的乐高遥控车(NXT GT-Hi)的MBD环境。 NXT GT-Hi是后轮电机驱动的四轮车，具备HiTechnic的陀螺仪传感器和加速度传感器，并支持一定的底盘控制。该车可以通过蓝牙设备和PC游戏手柄进行操作。请查阅以下网站以获取更多信息，并查看readme.txt或nxtGTHi.zip中的资料：网站1网站2 免责声明：LEGO(R)是乐高集团公司的商标，该公司不赞助、授权或认可此演示。LEGO(R)和Mindstorms(R)是乐高集团的注册商标。

NEAm 是个强大的工具，主要用来和建模能量和物质流动的网络。它理解复杂的能源系统，比如电力和热力的流动。简单来说，每个节点都代表着一个能量或者物质单元，像发电机、热交换器这些，边则表示它们之间的连接关系。通过这种方式，NEAm 能对整个系统进行模拟，找到潜在问题和优化的地方。开发过程中，你可以利用 MATLAB 的编程基础，数据，进行优化算法调优，甚至还能设计图形用户界面，让使用起来更加直观方便。NEAm 的结果可视化功能也有用，通过图表展示系统的效率、能量流动等，可以你更直观地理解结果。，NEAm 适合用来优化能源系统，一些实际工程中的挑战。如果你是做能源系统建模的，NEAm 绝对是个值得

利用多目标算法对冷热电联供型综合能源系统的运行进行优化。

本代码实现了考虑能源集线器参与的电热综合能源市场双层优化出清模型。模型上层以能源集线器收益最大化为目标，决策变量包括电热投标量及价格；下层则分别构建电力市场和热力市场模型，以最小化发电成本和出力为目标，求解出清电量和热量。模型基于MATLAB与CPLEX平台搭建，复现结果与参考文献一致。

2014年秋季，原有用于从雅虎财经下载股票期权链数据的Matlab代码失效后，我编写了这段代码。它可以从谷歌财经下载股票的JSON文件，并对其进行解析以供使用。

本资源提供了基于MATLAB yalmip+cplex的家庭能源管理系统（HEMS）算法的完整实现及工具源码。适合毕业设计和课程设计作业使用，所有源码均经过严格测试，确保可直接运行。如需使用帮助或有任何问题，请随时联系作者获取快速解答。

多能源微网的双层调度方案，最关键的就是怎么动态应对各种变量——天气啊、电价啊、用能需求啊，全都在不停变化。多时间尺度滚动优化就是为这事儿生的，实时调整策略，还能细化到小时级别，灵活得。 双层模型的架构也蛮巧妙：下层模型盯着怎么把运行成本压到最低，上层则负责全局协调。仿佛一个调度员和一个总指挥，配合得还挺默契。这一套逻辑在MATLAB上实现起来也不难，原文给了段简化代码，新手照着练手没啥压力。 建议你先了解下电力系统基础和一些MATLAB 编程技巧，再来看这个模型就容易理解多了。代码的思路比较清晰，层次分明，你想自己做点改进也挺方便。哦对了，记得结合代码跑一下仿真，体验一下模型调整的全过程。 如

博客中详细介绍了基于转子磁链定向的异步电机仿真文件，使用的是Matlab 2019a进行仿真，现已降级至2014a版本。如有疑问，请留言联系。