智慧能源4——Temperature Control Lab

Temperature Control Lab (TCLab)

什么是TCLab

TCLab是一款即插即用的Arduino设备，用于教授编程、传热、机器学习、数据科学、过程动力学和真实数据控制。

课程视频：TCLab Dynamics and Control - YouTube
网页：Temperature Control Lab
课程目录：Course Schedule
TCLab有两个彼此相邻的执行器加热器和两个温度传感器。

基本语法形式（伪代码）：

lab = TCLab; %加载TCLab
lab.LED(80); %将LED灯打开并将亮度设置为80%
disp(lab.T1); %显示当前温度
disp(lab.T2);
lab.Q1(50); %将加热器调整到50%
lab.Q2(0);

Python中使用：import tclab
编程时同时也能使用语言中的特性，如数组、输入输出、画图等，这些基本函数并不随着TCLab的引入而失效。

ODEINT

ODEINT是Python中SciPy库的一部分，用于解决常微分方程（ODE）。它通过数值方法来求解ODE，特别是无法或难以找到解析解的方程，使用时需要提供一个定义ODE的函数、初始条件和自变量的值。
导入：

from scipy.integrate import odeint

使用方法示例：

# simulation
def labsim(TC,t):
    U = 10.0
    A = 0.0012
    Cp = 500
    m = 0.004
    alpha = 0.01
    Ta = 23
    dTCdt = (U*A*(Ta-TC)+alpha*50)/(m*Cp)
    return dTCdt
Tsim = odeint(labsim,23,tm)

GEKKO

GEKKO是一个用于机器学习和优化的Python软件包，专门研究微分代数方程（DAE）系统的动态优化。它与大型求解器APOPT和IPOPT结合使用，可用于线性、二次、非线性和混合整数规划。功能包括机器学习、离散或连续状态空间模型、模拟、估计和控制。GEKKO支持多种问题类型，包括线性规划（LP）、二次规划（QP）、非线性规划（NLP）、混合整数线性规划（MILP）、混合整数二次规划（MIQP）、混合整数非线性规划（MINLP）、差分代数方程（DAEs）、具有互补约束的数学规划（MPCCs）、数据回归/机器学习、移动视界估计（MHE）、模型预测控制（MPC）和实时优化（RTO）等。

导入：

from gekko import GEKKO

使用方法示例：

m = GEKKO() %创建模型
m.time = np.linspace(0,n,n+1)
U = 10.0; A = 0.0012; Cp = 500
mass = 0.004; alpha = 0.01; Ta = 23
TC = m.Var(23)
m.Equation(mass*Cp*TC.dt()==U*A*(Ta-TC)+alpha*50)
m.options.IMODE = 4 #模式4是dynamic simulation
m.solve(disp=False)

Donate