45、树莓派与Arduino交互及物联网应用实践

树莓派与Arduino交互及物联网应用实践

1. 树莓派与Arduino的SPI通信

在树莓派和Arduino的通信实践里,SPI(串行外设接口)是一种常用的高速通信方式。下面是一段实现树莓派向Arduino SPI从设备发送整数99的C代码:

int main() {
   char data[2] = {0, 99};
   wiringPiSPISetupMode(0, 1000000, 0);
   wiringPiSPIDataRW (0, data, 2); 
   printf("Transaction complete...\n");
   return 0;
}

要在树莓派上构建并执行这段代码,可按以下步骤操作:
1. 编译代码:

pi@erpi ~/exploringrpi/chp11/spi $ gcc spi.c -o spi -lwiringPi
  1. 运行程序:
pi@erpi ~/exploringrpi/chp11/spi $ ./spi 

执行后,Arduino串口控制台将显示如下内容:

Setup complete
ISR invoked: Received (int)99
End of ISR
Count i
基于粒子群优化算法的配电网光伏储能双层优化配置模型[IEEE33节点](选址定容)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的配电网光伏储能双层优化配置模型,针对IEEE33节点系统进行光伏储能系统的选址定容优化。该模型采用双层优化结构,上层以投资成本、运行成本和网络损耗最小为目标,优化光伏和储能的配置位置容量;下层通过潮流计算验证系统约束,确保电压、容量等满足运行要求。通过Matlab编程实现算法仿真,利用粒子群算法的全局寻优能力求解复杂非线性优化问题,提升配电网对可再生能源的接纳能力,同时降低系统综合成本。文中还提供了完整的代码实现方案,便于复现进一步研究。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源规划的工程技术人员;熟悉优化算法配电网运行分析的专业人士。; 使用场景及目标:①用于分布式光伏储能系统的规划配置研究,支持科研项目实际工程设计;②掌握双层优化建模方法粒子群算法在电力系统中的应用;③实现IEEE33节点系统的仿真验证,提升对配电网优化调度的理解实践能力。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐步理解模型构建过程,重点关注目标函数设计、约束条件处理及上下层交互逻辑,同时可扩展至其他智能算法对比实验,深化对优化配置问题的认知。
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