20、太阳能助力嵌入式气候参数测量系统的关键作用

太阳能助力嵌入式气候参数测量系统的关键作用

1. 引言

如今,太阳能正逐渐流行起来,在发电领域逐步取代煤炭、石油和天然气等传统能源。使用化石燃料发电会导致空气、水和土壤污染,对森林和环境造成负面影响。而太阳能具有诸多优势,它可直接用于独立的小型电力系统,既可供终端消费者使用,也适用于商业应用。太阳能发电系统的分布式发电特性,使其成为农村地区和城市屋顶安装的主要且可行的可再生能源。

太阳能的利用方式多种多样,包括太阳能电池板、太阳能热水器以及用于家庭和工业应用的太阳能建筑等,主要用于家庭供暖、照明、热水供应和发电。合理利用能源能够为我们带来美好的未来。

然而,尽管太阳能是最丰富的能源之一,但它也存在一些缺点。首先,与其他可再生能源相比,太阳能的安装成本较高。搭建一个使用半导体材料将太阳能直接转化为电能的太阳能电池板场地,需要高昂的成本。半导体的生产需要高纯度和卫生标准,这进一步增加了总体成本。其次,太阳能的可用性在一年中不稳定,受天气条件影响较大。这种对天气的依赖以及高成本,是设计和实施基于太阳能的监测系统时面临的主要挑战。

为了提高太阳能光伏应用的性能,可使用嵌入式系统,如模拟和数字传感器、Arduino/微控制器以及无线数据收发系统。这些嵌入式系统组件的基本优点是易于监测太阳能应用的性能参数、测量数据准确,并且能够进行数据传输。

2. 文献综述

由于太阳能光伏应用的实例众多,研究人员探索了监测各种环境参数的新方法,并进行了有关准确性、鲁棒性、效率和执行的综合研究。以下是部分研究成果:
|作者及年份|主要组件|控制器/技术|测量参数|商业/实验性质|数据传输方式|应用|
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提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法的新型异构分布式系统任务调度算法,并提供了Matlab代码实现。文章重点围绕异构环境中任务调度的优化问题,利用遗传算法进行求解,旨在提高资源利用率、降低任务完成时间并优化系统整体性能。文中详细阐述了算法的设计思路、编码方式、适应度函数构建、遗传操作流程及参数设置,并通过仿真实验验证了该算法相较于传统方法在调度效率和收敛性方面的优越性。此外,文档还列举了大量相关领域的研究案例和技术应用,涵盖电力系统、路径规划、车间调度、信号处理等多个方向,体现出较强的技术综合性与实践价值。; 适合人群:具备一定编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事智能优化、分布式系统调度、电力系统、自动化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决异构分布式系统中的任务调度优化问题;②学习遗传算法在实际工程问题中的建模与实现方法;③为科研项目提供算法参考与代码复现支持;④拓展多领域交叉应用的研究思路。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注适应度函数设计与遗传操作流程,并尝试在不同场景下调整参数以观察性能变化。同时可参考文中列出的相关研究方向进行延伸探索,提升综合应用能力。
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