MATLAB代码：考虑灵活性供需不确定性的储能参与电网调峰优化配置 关键词：储能优化配置 电网调峰 风电场景生成 灵活性供需不确定性 参考文档：《考虑灵活性供需不确定性的储能优化配置》复现其上层模型，下层模型未实现 仿真平台：MATLAB yalmip+cplex 主要内容：代码主要做的是应用储能辅助调峰能够有效解决大规模风电并网带来的系统调峰问题。 提出兼顾经济性和灵活性的储能辅助调峰优化配置方法，建立储能优化配置模型。 储能规划模型考虑调峰需求的不确定性，从经济性最优的角度求解储能的配置方案，以总调峰能力不足期望最小为目标，计及储能的运行策略， 利用基于有效容量分布的时序随机生产模拟方法，计算调峰灵活性评估指标，并将灵活性不足损失成本返回优化模型。 完全复现了上层储能的优化配置模型，代码非常精品。内容来源于网络分享，如有侵权请联系我删除。另外如果没有积分的同学需要下载，请私信我。

数据集格式：VOC格式+YOLO格式 图片总计：5626 xml总计：5626 txt总计：5626 标签种类：15 标签名称:["Jaguar","Kangaroo","Lion","Tiger","cattle","deer","dog","giraffe","horse","monkey","panda","rabbit","sheep","wolf","zebra"] 中文名称【豹子、袋鼠、狮子、老虎、牛、鹿、狗、长颈鹿、马、猴子、熊猫、兔子、羊、狼、斑马】 Jaguar 框数 = 149 Kangaroo 框数 = 471 Lion 框数 = 410 Tiger 框数 = 477 cattle 框数 = 1364 deer 框数 = 513 dog 框数 = 535 giraffe 框数 = 810 horse 框数 = 1029 monkey 框数 = 511 panda 框数 = 316 rabbit 框数 = 529 sheep 框数 = 2405 wolf 框数 = 419 zebra 框数 = 1118 总框数：11056 如有更多数量需求，私（最高达4万张图）

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数据名称：地级市-互联网普及率 数据范围：全国295个地级市 数据年份：2011-2022年（2022存在部分缺失） 数据格式：excel 数据整理：公众号“ARCGIS数据洋” 数据来源：地方统计局 数据说明： 参考黄群慧（2019）、赵涛（2020）的做法，利用“百人中互联网宽带接入用户数”作为地级市的互联网普及率的代理变量，内含原始数据、线性插值、回归填补三个版本。。内容来源于网络分享，如有侵权请联系我删除。另外如果没有积分的同学需要下载，请私信我。

标题中的“基于yolov8行人检测源码+模型.zip”揭示了这是一个关于行人检测的计算机视觉项目，使用的是一种名为YOLOv8的深度学习模型。YOLO（You Only Look Once）系列是实时目标检测系统，它在图像识别和目标定位方面表现出色，尤其适用于实时应用。YOLOv8是该系列的最新版本，可能在速度和精度上有所优化。 描述中提到的数据集——CityPersons、CrowdHuman、MOT17、MOT20、ETHZ和CUHK，都是用于行人检测和跟踪的知名数据集。这些数据集具有多样性和复杂性，有助于训练模型在不同环境和场景下识别行人。CityPersons主要包含城市环境中的行人，CrowdHuman则关注拥挤场景，MOT系列（MOT17和MOT20）专注于多目标跟踪，ETHZ和CUHK则用于行人重识别（ReID），帮助识别在不同时间或视角出现的同一行人。 YOLOv8的训练过程通常包括以下步骤： 1. 数据预处理：将这些数据集中的图像进行标注，标记出每个行人的边界框，并可能需要进行归一化、缩放等操作，以便模型能够处理。 2. 模型架构：YOLOv8的架构可能基于之前的YOLO版本进行改进，可能包括更多的卷积层、注意力机制或其他优化结构，以提高检测精度和速度。 3. 训练过程：使用这些数据集对模型进行监督学习，通过反向传播调整权重，使得模型能够预测出图像中的行人位置。 4. 评估与优化：通过评估指标如平均精度（mAP）、漏检率（False Negative Rate, FNR）和误报率（False Positive Rate, FPR）来衡量模型性能，并根据结果进行模型调整和参数优化。 5. 应用部署：训练好的模型可以集成到实际应用中，例如智能监控、自动驾驶车辆等，实现实时行人检测。 压缩包中的"code"文件可能包含了YOLOv8模型的源代码，包括模型定义、训练脚本、数据预处理函数以及可能的推理代码。开发者可以通过阅读和理解这些代码，学习如何构建、训练和部署一个行人检测系统。此外，可能还包含了训练日志、权重文件和配置文件等，这些都是理解和复现这个项目的宝贵资源。 这个压缩包提供了一个深入研究行人检测技术的机会，特别是通过YOLOv8模型，可以学习到深度学习在目标检测领域的应用，以及如何利用多个数据集训练模型以应对不同环境和场景的挑战。

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1. 游戏交易系统代码说明：经导师指导并认可通过的98分毕设项目代码。 2.适用对象：本代码学习资料适用于计算机、电子信息工程、数学等专业正在做毕设的学生，需要项目实战练习的学习者，也适用于课程设计、期末大作业。 3.技术栈：前端是vue，后端是springboot，项目代码都经过严格调试，代码没有任何bug！ 4. 作者介绍：大厂码农，java领域创作者，阿里云开发社区乘风者计划专家博主，专注于大学生项目实战开发，文章底部有博主联系方式，更多优质系统、项目定制请私信。 5. 最新计算机软件毕业设计选题大全: https://blog.csdn.net/weixin_45630258/article/details/135901374

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基于MATLAB的运动车辆跟踪检测系统源代码+GUI界面（高分项目）本设计为基于MATLAB的运动车辆跟踪检测系统。带有一个GUI界面，可以读取高速路车流视频，读取视频信息，并且统计每辆车经过左车道还是右车道，车速和平均速度检测，以及某一帧下的车流密度，以及最后总共经过的车辆总数。该项目是个人毕设项目，答辩评审分达到98分，代码都经过调试测试，确保可以运行！欢迎下载使用，可用于小白学习、进阶。该资源主要针对计算机、通信、人工智能、自动化等相关专业的学生、老师或从业者下载使用，亦可作为期末课程设计、课程大作业、毕业设计等。项目整体具有较高的学习借鉴价值！基础能力强的可以在此基础上修改调整，以实现不同的功能。 基于MATLAB的运动车辆跟踪检测系统源代码+GUI界面（高分项目）基于MATLAB的运动车辆跟踪检测系统源代码+GUI界面（高分项目）基于MATLAB的运动车辆跟踪检测系统源代码+GUI界面（高分项目）基于MATLAB的运动车辆跟踪检测系统源代码+GUI界面（高分项目）基于MATLAB的运动车辆跟踪检测系统源代码+GUI界面（高分项目）基于MATLAB的运动车辆跟踪检测系统源代码。

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本文主要介绍如何使用python的sk-learn机器学习框架搭建一个或多个：文本分类的机器学习模型，如果有毕业设计或者课程设计需求的同学可以参考本文。本项目使用了决策树和随机森林2种机器学习方法进行实验，完整代码在最下方，想要先看源码的同学可以移步本文最下方进行下载。 博主也参考过文本分类相关模型的文章，但大多是理论大于方法。很多同学肯定对原理不需要过多了解，只需要搭建出一个可视化系统即可。

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深度学习大作业：python文本分类任务代码合集.zip，含有代码注释，新手也可看懂。毕业设计、期末大作业、课程设计、高分必看，下载下来，简单部署，就可以使用。该项目可以作为毕设、课程设计期末大作业使用，该系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷，具有很高的实际应用价值。 深度学习大作业：python文本分类任务代码合集.zip，含有代码注释，新手也可看懂。毕业设计、期末大作业、课程设计、高分必看，下载下来，简单部署，就可以使用。该项目可以作为毕设、课程设计期末大作业使用，该系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷，具有很高的实际应用价值。 深度学习大作业：python文本分类任务代码合集.zip，含有代码注释，新手也可看懂。毕业设计、期末大作业、课程设计、高分必看，下载下来，简单部署，就可以使用。该项目可以作为毕设、课程设计期末大作业使用，该系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷，具有很高的实际应用价值。 深度学习大作业：python文本分类任务代码合集.zip，含有代码注释，新手也可看懂。毕业设计、期末大作业、课程设计、高分必看，下载下来

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在电力系统分析中，潮流计算是一项基础且重要的任务，它用于确定电力网络中各节点电压、功率注入等电气量的分布。"IEEE14节点潮流计算"是电力系统教育和研究中常用的一个标准测试案例，它模拟了一个含有14个节点（包括发电机、负荷和变压器）的电力网络。在本压缩包中，提供的是一套基于MATLAB实现的 IEEE14节点潮流计算程序。 1. **牛拉法潮流**：牛顿-拉弗森（Newton-Raphson）方法是一种迭代算法，广泛应用于求解非线性方程组，对于电力系统的潮流计算尤其有效。该方法通过构建系统功率平衡的雅可比矩阵，然后进行迭代求解，每次迭代都尝试改进前一次的解，直到满足收敛条件。在文件`Chaoliu14.m`中，可能包含了使用牛顿法进行迭代计算的核心代码。 2. **PQ分解法**：PQ分解法是另一种解决潮流问题的方法，它将节点分为PV节点（电压控制节点，通常是发电机）和PQ节点（功率注入已知节点，通常是负荷）。这种方法简化了雅可比矩阵的构建，降低了计算复杂度。`PQ_LJ.m`可能是实现PQ分解法的MATLAB脚本，其中“LJ”可能代表“Load Flow using Jacobian”，即利用雅可比矩阵进行的潮流计算。 3. **极坐标表示**：在电力系统中，电压通常用复数表示，而极坐标表示（幅值和相角）则使得计算更加直观。在牛顿法或PQ分解法中，极坐标可以帮助我们处理电压和相角的变化，从而更有效地迭代求解。在这些程序中，可能会有将直角坐标转换为极坐标，以及反之的函数。 4. **文件`Jacobi.m`**：这可能是实现雅可比矩阵的更新或求逆的函数。在牛顿法中，雅可比矩阵的求解和更新是迭代过程的关键步骤。 5. **文件`Unbalanced.m`**：在实际电力系统中，三相不平衡是常见的现象，即三相电压或电流不完全对称。这个文件可能涉及处理三相不平衡的潮流计算，可能包含计算单相、两相或三相系统不平衡的算法。 6. **文件`Correct.m`**：此文件可能包含了迭代过程中的修正步骤，例如检查并处理不收敛的情况，或者调整初始估计值以提高收敛速度。 这个压缩包提供了两种不同的潮流计算方法——牛顿法和PQ分解法，适用于IEEE14节点的电力系统模型。通过对这些MATLAB代码的学习和理解，可以深入掌握潮流计算的基本原理和实现技术。在电力系统分析、电力市场模拟、故障检测等领域，这样的知识都是必不可少的

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YOLO系列算法目标检测数据集，包含标签，可以直接训练模型和验证测试，数据集已经划分好，包含数据集配置文件data.yaml，适用yolov5,yolov8,yolov9,yolov7,yolov10,yolo11算法； 包含两种标签格:yolo格式（txt文件）和voc格式（xml文件），分别保存在两个文件夹中，文件名末尾是部分类别名称; yolo格式：<class> <x_center> <y_center> <width> <height>， 其中： <class> 是目标的类别索引（从0开始）。 <x_center> 和 <y_center> 是目标框中心点的x和y坐标，这些坐标是相对于图像宽度和高度的比例值，范围在0到1之间。 <width> 和 <height> 是目标框的宽度和高度，也是相对于图像宽度和高度的比例值； 【注】可以下拉页面，在资源详情处查看标签具体内容；

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