基于粒子群算法的光伏MPPT（可重启PSO）光伏最大功率追踪算法模型simulinkMPPT是基于粒子群算法实现的，同时具备动态追踪能力，当光照改变后会重启粒子群算法进行最大功率追踪在光伏系统中，最大功率点跟踪（MPPT）技术至关重要，它能确保光伏板始终在最大功率点附近工作，提高发电效率。今天咱们就聊聊基于粒子群算法（PSO）实现的光伏MPPT，而且这个PSO还具备可重启功能哦。

该参数辨识程序并非简单算法堆砌，而是一套面向工业嵌入式平台的高鲁棒性软件系统分阶段解耦：利用电机物理特性隔离参数，避免耦合误差；自适应调节：动态调整激励强度，适应不同功率等级电机；数据冗余与滤波：多次采样 + 剔除极值 + 平均，提升精度；安全优先：所有流程以“封锁 PWM”为最终保障；定点运算优化：Q12 格式、整数单位（毫欧、0.1V），适配 DSP 资源。该实现已在科润 ACD600 系列变

电动汽车车队虚拟发电厂的强化学习控制策略本论文基于 RL 代理的开发，该代理通过家庭环境中的电动汽车充电站管理 VPP。VPP 的主要优化目标是：填谷、削峰和随时间推移实现零负荷（供需负荷平衡）。为实现目标而采取的主要行动是：储存可再生能源资源并在高需求时向电网中推电。虚拟发电厂环境的开发基于 DAI-Labor 的 ELVIS（电动汽车基础设施模拟器）。大纲：本研究旨在研究一般家庭能源生产和储存

强化学习是一种通过智能体（agent）与环境进行交互，以最大化累积奖励为目标的机器学习范式。简单来说，智能体在环境中采取行动，环境根据智能体的行动给出奖励信号，智能体通过不断试错，学习到能够获得最大奖励的策略。# 定义环境类# 简单模拟环境根据行动改变状态并返回奖励else:reward = 1# 定义智能体类# 简单的epsilon - greedy策略选择行动else:# 主循环在这段代码中，

先说硬件接法，DP83848的PHYAD0引脚决定了PHY地址。这个地址后面配置MAC的时候要特别注意，很多兄弟在这里栽跟头。项目开发用到了Dp83848这一个以太网芯片，本人发现其配置起来比较麻烦，所以整理了一份STM32F107单片机驱动Dp83848的程序代码例程，方便大家学习相关代码的配置。MACMIIAR寄存器中，CR位需要根据系统时钟频率配置，72MHz主频时建议设为0x1C（即28分

在仓库的测试案例中，经过训练的智能体能在包含移动障碍物的场景里走出s型路线。有意思的是当遭遇突发障碍时，策略网络会突然增大动作熵值，表现出类似人类驾驶员的"犹豫"特性，这种动态不确定性调节正是SAC系列算法的精髓所在。支持算法在不同设备间转移，包括CPU和CUDA（GPU），以及存储和加载训练过程，便于算法的部署和迁移。提供了自定义Buffer的示例，包括存储、采样和状态转换的实现，为用户提供了灵

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├── lan8742.c // 本文主角：PHY 状态机 + 算法├── lan8742.h // 寄存器掩码 + 状态枚举├── lan8742_conf_template.h // 用户裁剪：中断引脚、调试等级└── readme_lan8742_porting.md // 官方没给，本文补齐├── nicdrv.c // 调用 LAN8742_GetLinkState()├── ether

本文基于Altera/Xilinx双平台工程，阐述一套以FPGA为SPI主设备、MCP2515为CAN协议控制器的完整通信链路方案。设计采用纯Verilog实现，时钟域隔离、参数化波特率、扩展/标准帧自适应收发，并配套RTL仿真脚本，可一键跑通ModelSim/QuestaSim。重点放在“FPGA如何以最小CPU干预完成CAN报文透明转发”这一核心诉求，兼顾可移植性与可扩展性。

本文深入解析一个基于深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）的微电网（Microgrid）点对点（Peer-to-Peer, P2P）能源交易系统。该系统通过智能体（Agent）在多微网环境中自主决策，优化本地能源供需平衡，并通过与其他微网进行动态能源买卖提升整体经济性与稳定性。项目实现了多种主流DRL算法（包括DDPG、PPO、VPG），并构建了一个贴近现