Advertisement

该模型使用MATLAB Simulink构建，文件名是-zuihou.mdl。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
我正在利用MATLAB Simulink构建一个配电网模型，名为-zuihou.mdl。我目前正进行配电网负荷建模的课题设计，恳请各位有经验的大师能够提供一些指导和帮助，因为我需要在规定时间内提交给老师。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • MATLAB中利用Simulink构建ADRC模型
    优质
    本简介介绍如何在MATLAB环境下使用Simulink工具箱来设计和仿真主动分布控制(ADRC)系统，涵盖建模、参数设置及模型验证等步骤。 Matlab实现ADRC的Simulink模型搭建。
     
  • 使用Matlab Simulink构建配电网模型 - 最终版.mdl
    优质
    本作品利用MATLAB Simulink软件创建了一个完整的配电网仿真模型（最终版），详细展示了电力系统中配电网络的设计与分析过程。 我在做一个关于配电网负荷建模的课题设计，需要使用MATLAB Simulink搭建一个名为“zuihou.mdl”的模型。哪位高手能帮帮我呢？我快要交作业给老师了！
     
  • 使用Simulink构建QPSK调制解调模型
    优质
    本项目利用MATLAB Simulink软件平台，设计并实现了一套完整的QPSK（正交相移键控）通信系统仿真模型，涵盖信号生成、调制与解调等核心功能模块。 利用MATLAB的Simulink模块搭建QPSK调制解调模型。要求：使用已知数学模型的基础图符模块构建B方式QPSK调制解调系统，并采用伪随机序列作为信号源，其中必须包含由S函数形成的图符模块。观察典型数字信号时域波形、接收眼图、星座图以及关键数字信号频谱。根据要求调整参数。
     
  • 在Matlab中使用Simulink构建单轮四分之一车辆模型
    优质
    本项目介绍如何利用MATLAB与Simulink软件搭建一个简化版的汽车悬架系统——单轮四分之一车辆模型。通过此教程，学习者可以掌握基本的动力学建模和仿真技巧，为后续复杂系统的分析打下坚实基础。 在Simulink中搭建了一个四分之一车辆模型（单轮单自由度），提供了路面数据和车辆参数，可以直接运行并得出结果。
     
  • PMSM的Simulink模型构建
    优质
    本项目专注于永磁同步电机(PMSM)在MATLAB Simulink环境下的建模与仿真研究，旨在优化其控制策略和性能分析。 在MATLAB 2021b环境下搭建PMSM的Simulink模型来仿真永磁同步电机。
     
  • 基于Matlab/Simulink的水轮机模型构建
    优质
    本项目利用MATLAB/Simulink平台建立了详细的水轮机系统模型，涵盖水流动力学及机械传动特性，为优化设计与仿真分析提供坚实基础。 我在Simulink中建立了一个模型，用于仿真水轮机阀门开度变化对功率的影响。
     
  • MIMO-OFDM的Simulink模型构建
    优质
    本项目聚焦于MIMO-OFDM系统的Simulink建模与仿真，通过搭建详细的通信系统框架，深入探究其工作原理及性能优化。 MIMO-OFDM的Simulink建模涉及利用多输入多输出正交频分复用技术，在Simulink环境中进行系统设计与仿真。这一过程涵盖了信号处理、无线通信等多个领域，能够帮助研究人员深入理解和优化该技术在实际应用中的性能表现。
     
  • QAV Simulink模型构建指南
    优质
    《QAV Simulink模型构建指南》旨在为用户提供全面、详实的教程和案例分析，帮助用户掌握利用Simulink进行倾转旋翼飞行器（QAV）系统建模与仿真的技术。 我的QAV博客对应的模型可以在上找到。地址是：https://blog..net/weixin_43145941/article/details/108960447 去掉链接后的版本如下： 我的QAV博客对应的模型在上有详细的介绍。 由于要求去除所有链接，因此原文中的具体网址和联系方式已被移除。
     
  • 使用Python构建ARIMA模型
    优质
    本教程介绍如何利用Python编程语言及其库函数来建立和应用ARIMA时间序列预测模型。 对时间序列数据建立ARIMA模型，使用的是Python语言。
     
  • 使用 scikit-learn 构建模型
    优质
    本教程介绍如何利用Python机器学习库scikit-learn构建基本的数据挖掘和机器学习模型，涵盖数据预处理、特征选择及常见算法应用。 scikit-learn（简称 sklearn）是一个简单有效的数据挖掘和数据分析工具，在各种环境下均可重复使用。sklearn 建立在 Numpy、Scipy 和 Matplotlib 等基础库之上，对一些常用的算法进行了封装。目前，其基本模块主要包括数据预处理、模型评估等核心功能。 文章目录： 1. sklearn 介绍 2. sklearn 转换器处理数据 2.1 加载数据集 2.2 划分数据集 2.3 数据预处理与降维 3. 聚类模型 3.1 构建聚类模型 3.2 评价聚类模型 4. 分类模型 4.1 构建分类模型 4.2 评价分类模型 5. 回归模型 5.1 构建回归模型 5.2 评价回归模型