LabVIEW换智能仿真三相电能表研制
LabVIEW换智能仿真三相电能表研制
在当前电力工业飞速发展的背景下,确保电能计量的准确性与公正性变得尤为重要。本文提出了一种基于LabVIEW和单片机技术,具有灵活状态切换功能的智能仿真三相电能表,旨在通过技术创新提高电能计量人员的培训效率与培训效果。该系统由上位机和下位机组成,通过MSP430F169单片机实现真实与仿真状态之间的切换,并通过LabVIEW对数据进行分析处理,实现了在仿真状态下对各类电量数据及异常状态信息的直观显示,显著提高了培训的实用性和效果。
项目背景
随着用电需求的不断增加,高效、准确的电能计量成为电力系统运行的基础。然而,传统的电能计量人员培训方式存在操作危险、效率低下等问题。为此,开发一种新型电能表仿真培训系统,既可以提高培训效率,又能确保培训安全,对于提升电能计量人员的业务技能具有重要意义。
系统组成与特点
本系统由真实电能表、切换电路、外置仿真控制器及数据库服务器组成。真实电能表与液晶显示驱动模块相连接,通过切换电路与外置仿真控制器进行状态切换,外置仿真控制器再与数据库服务器通信。系统核心—MSP430F169单片机,不仅具有良好的性能和高效的处理能力,还能通过RS-485通信接口与数据库服务器进行数据交换。系统的软件部分基于LabVIEW进行开发,LabVIEW的图形化编程环境大大简化了复杂数据处理过程,使得系统界面友好、操作简便,能够实时反映电能表的工作状态和数据变化。
工作原理
系统工作时,通过切换电路选择真实电能表或仿真状态。在仿真状态下,系统可从数据库中调取数据,通过外置仿真控制器处理后在液晶显示屏上显示,仿真各种电能计量场景,如电量窃盗、突变等异常状态。此外,系统还能根据培训需求,实时修改仿真参数,提供多种电能计量功能的培训,包括电量计量、电费计算等,以增强计量人员的实操能力和问题解决能力。
系统指标与实现
为满足系统性能要求,选择了MSP430F169单片机作为控制核心,具备高性能、低功耗的特点,能有效处理电能表计量、状态切换等功能。系统通过LabVIEW与单片机配合,实现了数据采集、处理与显示,确保了数据传输的高效性与准确性。通过对系统进行严格测试,验证了其在电能计量仿真培训中的有效性,能够满足不同培训场景的需求。
系统总结
本系统充分利用了LabVIEW和单片机的技术优势,通过灵活的状态切换功能,为电能计量人员提供了一个高效、安全的仿真培训平台。该平台不仅能模拟真实的电能计量环境,还能根据培训需要灵活调整培训内容,极大地提高了培训的效率和效果,有助于提升电能计量人员的专业技能和工作质量。

相关文章:
LabVIEW换智能仿真三相电能表研制
LabVIEW换智能仿真三相电能表研制 在当前电力工业飞速发展的背景下,确保电能计量的准确性与公正性变得尤为重要。本文提出了一种基于LabVIEW和单片机技术,具有灵活状态切换功能的智能仿真三相电能表,旨在通过技术创新提高电能计量人员的培训…...
Python | Leetcode Python题解之第69题x的平方根
题目: 题解: class Solution:def mySqrt(self, x: int) -> int:if x 0:return 0C, x0 float(x), float(x)while True:xi 0.5 * (x0 C / x0)if abs(x0 - xi) < 1e-7:breakx0 xireturn int(x0)...
libhv http client vs cpr
libhv http client 和 cpr 的性能对比 libhv test code static void test_http_async(HttpClient* cli, int seq, int* resp_cnt) {auto req std::make_shared<HttpRequest>();req->method HTTP_GET;req->url "www.baidu.com";req->timeout 1…...
CTFHub-Web-文件上传
CTFHub-Web-文件上传-WP 一、无验证 1.编写一段PHP木马脚本 2.将编写好的木马进行上传 3.显示上传成功了 4.使用文件上传工具进行尝试 5.连接成功进入文件管理 6.上翻目录找到flag文件 7.打开文件查看flag 二、前端验证 1.制作payload进行上传发现不允许这种类型的文件上传 …...
笔记2:cifar10数据集获取及pytorch批量处理
(1)cifar10数据集预处理 CIFAR-10是一个广泛使用的图像数据集,它由10个类别的共60000张32x32彩色图像组成,每个类别有6000张图像。 CIFAR-10官网 以下为CIFAR-10数据集data_batch_*表示训练集数据,test_batch表示测试…...
FSD自动驾驶泛谈
特斯拉的FSD(Full-Self Driving,全自动驾驶)系统是特斯拉公司研发的一套完全自动驾驶系统。旨在最终实现车辆在多种驾驶环境下无需人类干预的自动驾驶能力。以下是对FSD系统的详细探讨: 系统概述 FSD是特斯拉的自动驾驶技术&…...
golang获取变量动态类型
类型断言:data.(Type) 类型断言是最常用的获取变量动态类型的方法之一。允许在运行时将接口值转换为其具体类型。 data 是一个接口类型的变量。 Type 是一个具体的类型。 这个表达式的含义是,如果 data 的底层值是 Type 类型,那么 value 将接…...
外企接受大龄程序员吗?
本人知乎账号同公众号:老胡聊Java,欢迎留言并咨询 亲身体会外企经历所见所闻,外企能接受大龄程序员。 1 大概是10年的时候,进一家知名外企,和我一起进的一位manager,后来听下来,年龄35…...
【DevOps】掌控云端:Google Cloud SDK 快速上手
一、Google Cloud SDK Google Cloud SDK (Software Development Kit) 是一组工具,包括 gcloud、gsutil 和 bq,用于通过命令行或自动化脚本访问和管理 Google Cloud 资源和服务。以下是 Cloud SDK 的详细介绍: 1、gcloud 命令行工具 gcloud 是 Cloud SDK 的核心组件,用于管理 …...
【Unity 踩坑系列】配置VScode环境Downloading the.NET Runtime Failed to download.NET 7.0.9installation timed out
1.问题描述 在最近使用Unity配置VScode开发环境时,总会出现以下的情况。(很多朋友其实本地已经自己安装好了.net环境 PS:可能各种版本.net 6.0 - .net 8.0都试过安装了 但就是会自动下载最新版本的.net ) Downloading the .NET Runtime. Downloading .NET versio…...
深入了解 NumPy:深度学习中的数学运算利器
文章目录 1. 导入NumPy2. 创建NumPy数组3. 数组的算术运算4. N维数组4.1 创建和操作多维数组4.2 高维数组 5. NumPy的广播功能5.1 基本广播示例5.2 更复杂的广播示例 6. 访问数组元素6.1 基于索引的访问6.2 遍历数组6.3 基于条件的访问6.4 高级索引6.5 性能考虑 在深度学习和数…...
鸿蒙开发接口Ability框架:【@ohos.ability.particleAbility (particleAbility模块)】
particleAbility模块 particleAbility模块提供了Service类型Ability的能力,包括启动、停止指定的particleAbility,获取dataAbilityHelper,连接、断开当前Ability与指定ServiceAbility等。 说明: 本模块首批接口从API version 7开…...
Flutter笔记:Widgets Easier组件库(8)使用图片
Flutter笔记 Widgets Easier组件库(8):使用图片 - 文章信息 - Author: 李俊才 (jcLee95) Visit me at CSDN: https://jclee95.blog.csdn.netMy WebSite:http://thispage.tech/Email: 291148484163.com. Shenzhen ChinaAddress o…...
商务分析方法与工具(五):Python的趣味快捷-文件和文件夹操作自动化
Tips:"分享是快乐的源泉💧,在我的博客里,不仅有知识的海洋🌊,还有满满的正能量加持💪,快来和我一起分享这份快乐吧😊! 喜欢我的博客的话,记得…...
codeforce#938 (div3) 题解
C. Inhabitant of the Deep Sea 数组第一个元素减一下,最后一个元素减一下,一共能减k次,问有多少元素能减到0.细节模拟我是傻逼,有问题建议直接看tc面像tc编程 #include <iostream> #include <string.h> #include &…...
【Docker】如何注册Hub账号并上传镜像到Hub仓库
一、创建Hub账户 浏览器访问:hub.docker.com 点击【Sign up】注册账号 输入【邮箱】【用户名】【密码】 ps:用户名要有字母数字;订阅不用勾选 点击【Sign up】注册即可 点击【Sign in】登录账号 输入【邮箱】【密码】 点击【Continue】登录 二…...
[初阶数据结构】单链表
前言 📚作者简介:爱编程的小马,正在学习C/C,Linux及MySQL。 📚本文收录于初阶数据结构系列,本专栏主要是针对时间、空间复杂度,顺序表和链表、栈和队列、二叉树以及各类排序算法,持…...
项目使用git开发流程
第一步 项目初期:领导负责的工作 01 创建仓库:在码云上面创建仓库地址,创建完成后点击初始化README:郝陶涛/vue-tea 02 领导在桌面上将代码克隆下来:将代码克隆下来之后,切换到代码内部,使用g…...
Day 28 MySQL的数据备份与恢复
数据备份及恢复 1.概述 所有备份数据都应放在非数据库本地,而且建议有多份副本 备份: 能够防止由于机械故障以及人为误操作带来的数据丢失,例如将数据库文件保存在了其它地方 冗余: 数据有多份冗余,但不等备份&…...
PackageKit的使用(三)疑问篇
本篇主要是一些疑问归纳,不做具体的函数分析,但是会给出关键点,查看源码就会很清楚了 apt source PackageKit 1. org.freedesktop.PackageKit D-Bus 接口介绍 D-Bus API Reference: PackageKit Reference Manual c库的接口可以看源码。 2.…...
国防科技大学计算机基础课程笔记02信息编码
1.机内码和国标码 国标码就是我们非常熟悉的这个GB2312,但是因为都是16进制,因此这个了16进制的数据既可以翻译成为这个机器码,也可以翻译成为这个国标码,所以这个时候很容易会出现这个歧义的情况; 因此,我们的这个国…...
转转集团旗下首家二手多品类循环仓店“超级转转”开业
6月9日,国内领先的循环经济企业转转集团旗下首家二手多品类循环仓店“超级转转”正式开业。 转转集团创始人兼CEO黄炜、转转循环时尚发起人朱珠、转转集团COO兼红布林CEO胡伟琨、王府井集团副总裁祝捷等出席了开业剪彩仪式。 据「TMT星球」了解,“超级…...
爬虫基础学习day2
# 爬虫设计领域 工商:企查查、天眼查短视频:抖音、快手、西瓜 ---> 飞瓜电商:京东、淘宝、聚美优品、亚马逊 ---> 分析店铺经营决策标题、排名航空:抓取所有航空公司价格 ---> 去哪儿自媒体:采集自媒体数据进…...
大语言模型(LLM)中的KV缓存压缩与动态稀疏注意力机制设计
随着大语言模型(LLM)参数规模的增长,推理阶段的内存占用和计算复杂度成为核心挑战。传统注意力机制的计算复杂度随序列长度呈二次方增长,而KV缓存的内存消耗可能高达数十GB(例如Llama2-7B处理100K token时需50GB内存&a…...
Hive 存储格式深度解析:从 TextFile 到 ORC,如何选对数据存储方案?
在大数据处理领域,Hive 作为 Hadoop 生态中重要的数据仓库工具,其存储格式的选择直接影响数据存储成本、查询效率和计算资源消耗。面对 TextFile、SequenceFile、Parquet、RCFile、ORC 等多种存储格式,很多开发者常常陷入选择困境。本文将从底…...
Java + Spring Boot + Mybatis 实现批量插入
在 Java 中使用 Spring Boot 和 MyBatis 实现批量插入可以通过以下步骤完成。这里提供两种常用方法:使用 MyBatis 的 <foreach> 标签和批处理模式(ExecutorType.BATCH)。 方法一:使用 XML 的 <foreach> 标签ÿ…...
JavaScript 数据类型详解
JavaScript 数据类型详解 JavaScript 数据类型分为 原始类型(Primitive) 和 对象类型(Object) 两大类,共 8 种(ES11): 一、原始类型(7种) 1. undefined 定…...
WebRTC从入门到实践 - 零基础教程
WebRTC从入门到实践 - 零基础教程 目录 WebRTC简介 基础概念 工作原理 开发环境搭建 基础实践 三个实战案例 常见问题解答 1. WebRTC简介 1.1 什么是WebRTC? WebRTC(Web Real-Time Communication)是一个支持网页浏览器进行实时语音…...
适应性Java用于现代 API:REST、GraphQL 和事件驱动
在快速发展的软件开发领域,REST、GraphQL 和事件驱动架构等新的 API 标准对于构建可扩展、高效的系统至关重要。Java 在现代 API 方面以其在企业应用中的稳定性而闻名,不断适应这些现代范式的需求。随着不断发展的生态系统,Java 在现代 API 方…...
Python 训练营打卡 Day 47
注意力热力图可视化 在day 46代码的基础上,对比不同卷积层热力图可视化的结果 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms from torch.utils.data import DataLoader import matplotlib.pypl…...
