微仿真

JAS-mine 基于 Java，专注于为离散事件仿真（含基于代理模型和微仿真模型）提供独特的仿真工具。为了构建大规模、数据驱动的模型，JAS-mine 选择使用软件开发社区中的标准开源工具。JAS-mine 内置数据库通信工具，并提供代理建模和动态微仿真中常用工具，如实验设计、运行时监测、图形化可视界面、I/O 通讯、统计分析等。JAS-mine 源代码托管于 GitHub，核心存储库地址：https://github.com/jasmineRepo/JAS-mine-core，GUI 存储库地址：https://github.com/jasmineRepo/JAS-mine-gui。

光伏蓄电池仿真模型在微电网中的应用被广泛讨论。光伏蓄电池是太阳能光伏发电系统的重要组成部分，通过太阳能电池半导体材料的光伏效应，将太阳光辐射能直接转换为电能。它可以独立运行或并网运行，适用于各种环境和应用场景。结合两篇参考论文，深入探讨了其在微电网中的仿真模型优化问题。

MATLAB 的双层优化模型调起来不算容易，尤其是带储能、服务冷热电多微网那种复杂场景，但这个代码资源就挺贴心的。不光用了YALMIP和CPLEX，模型结构也比较清晰，分层解耦做得还不错，适合搞多能互补和博弈调度方向的同学。 YALMIP+CPLEX 的组合，在线性约束、目标函数切换时灵活。你想搞主从博弈，或者合作型 Stackelberg，也都能找到类似结构。像这个共享储能与微网优化运行模型就挺有参考价值。 代码风格偏实用，注释比较友好，适合拿来改一改就直接上仿真。不像有些项目搞得太学术，看半天都不知从哪下手。比如那个双层优化求解方法，用的也是智能优化算法，和这个代码思路还蛮像。 再说下插件

并网型光伏微电网的 Simulink 模型，功能比较全，控制逻辑也清晰，适合搞光储系统仿真的你参考下。里面加入了超级电容，响应还挺快的，对应急场景也有点模拟意义。整体架构偏工程应用，不是那种纯学术的模型，拿来改也比较顺手。 用的是MATLAB Simulink搭的模型，包含了光伏阵列、逆变器、MPPT、超级电容以及并网控制模块。电路层级清晰，控件命名规范，基本不用猜哪个模块是干嘛的。 想看控制策略的实现可以重点看MPPT那块的控制逻辑，里面结合了常见的扰动观察法。逆变器部分的 PWM 调制逻辑也能直接复用，适合做并网逆变器设计的你。 另外，超级电容的建模挺有意思，能量管理控制写得比较细，适合搞

主从博弈的优化算法思路挺有意思的，尤其是在共享储能和微网调度里用它来做决策模拟，感觉还蛮贴近实际场景的。代码是基于MATLAB写的，模型构建得还不错，运行效率也不低，想做类似方向的小伙伴可以拿来参考甚至二次开发。 模型里面主从两个层级分得挺清楚，主是运营商，决定电价；从是用户侧，考虑用电策略，博弈过程算是有点“你来我往”的味道，逻辑清晰，结果稳定。 要是你对博弈论、微电网优化或者储能系统调度感兴趣，这个项目蛮值得一看。建议先熟悉下博弈结构，再运行模型，这样理解起来更快。 另外还推荐几篇相关资源，也比较实用： 光伏直流微网储能系统建模和控制策略 独立运行光伏混储系统的 MPPT 控制优

对于从事电力系统优化和能源管理的朋友来说，这篇文章真的是个不错的参考。它深入探讨了基于主从博弈的综合能源微网与共享储能优化运行的研究，具体是如何通过博弈模型让微网聚合商和用户双赢。文章的核心内容是如何通过上层的微网运营商和下层的用户聚合商，通过合理的价格策略和用能行为调整，最大化利益。尤其值得注意的是，它不仅了理论模型，还附带了 MATLAB 代码示例，你理解如何实现这些博弈策略。通过使用CPLEX求解器进行仿真，验证了这些策略的有效性。如果你深入了解综合能源微网与储能优化，或者只是想知道如何将博弈理论应用到能源领域，这篇文章都挺适合的。用起来蛮方便的，仿真部分也相对直观，不用担心搞不懂。

交流微网逆变器的 PQ 恒功率控制和功率电流环并网仿真模型适合那些想深入理解逆变器控制原理的朋友，尤其是对于电力系统中的分布式能源设备。这个模型利用Matlab/Simulink仿真工具，你理解如何调节有功和无功功率，以保证微网的电压稳定。通过调节逆变器的输出电压和电流，控制系统可以确保电网的稳定运行。而且，仿真模型里有各种模块，像是PI 控制器、SPWM技术和并网监测，直观地展示了这些控制策略在实际应用中的运作。如果你想更好地掌握这些技术，使用这个模型进行仿真是一个不错的选择。实际操作中，可以轻松测试各种参数变化对系统的影响，你优化设计和提升性能。

该代码模拟线性Paul离子阱中离子的动态过程。所有内容均采用SI单位表示，其中x和y代表径向方向，z表示轴向方向。代码包含两种主要对象：云和脉冲。云存储离子的位置、速度、锶和暗等信息，而脉冲则为云施加多普勒冷却、电场或光镊等外部刺激。运行仿真的基本步骤包括初始化云、应用脉冲以及保存变量到工作区。详细示例可参考函数EXAMPLEshowCrystallize().

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