java调用iec61850_IEC61850开发实战代码

时间: 2023-10-08 20:06:34 浏览: 104
IEC 61850是一种通信协议,主要用于智能电网设备之间的通信,比如开关、变压器、遥控器、保护装置等。在Java中调用IEC 61850的库可以使用IEC61850-Client和IEC61850-Server两个库,其中IEC61850-Client用于客户端,IEC61850-Server用于服务器端。 以下是一个简单的示例代码,展示如何使用IEC61850-Client库读取一个遥测值: ```java import org.openmuc.j61850.*; public class IEC61850ClientExample { public static void main(String[] args) throws Exception { ClientAssociation clientAssociation = new ClientAssociation("localhost", 102); clientAssociation.connect(); String ldName = "IED1"; String lnName = "GGIO1"; String doName = "Mod"; String daName = "stVal"; String fc = Fc.ME.stringValue(); String cdc = Cdc.SV.stringValue(); String xpath = "/" + ldName + "/" + lnName + "." + doName + "/" + fc + "." + cdc + "$" + daName; DataAttributeValue value = clientAssociation.getDataValues(xpath).get(0); System.out.println("遥测值为:" + value.getValue()); clientAssociation.disconnect(); } } ``` 在这个示例中,我们首先创建了一个客户端关联对象,使用`connect()`方法连接到服务器端。然后,我们使用`getDataValues()`方法读取遥测值,使用`disconnect()`方法关闭连接。需要注意的是,读取遥测值的表达式需要根据具体的设备和变量进行修改。 如果你想开发一个IEC 61850服务器,可以使用IEC61850-Server库。以下是一个简单的示例代码: ```java import org.openmuc.j61850.*; import org.openmuc.j61850.server.*; public class IEC61850ServerExample { public static void main(String[] args) throws Exception { ServerSap serverSap = new ServerSap(102, false); serverSap.startListening(); ServerModel serverModel = new ServerModel(); ServerModelNode iedNode = serverModel.addIed("IED1"); ServerModelNode lnNode = iedNode.addLogicalDevice("GGIO1").addLogicalNode("Mod"); lnNode.addFunctionalConstraint(Fc.ME); lnNode.addDataAttribute("stVal", BerType.BOOLEAN, false); while (true) { Thread.sleep(1000); boolean value = Math.random() > 0.5; serverModel.setValue("IED1/GGIO1.Mod.ME.SV$stVal", value); System.out.println("遥信值更新为:" + value); } } } ``` 在这个示例中,我们首先创建了一个服务器SAP对象,使用`startListening()`方法开始侦听客户端连接。然后,我们创建了一个服务器模型对象,添加了一个逻辑设备和逻辑节点,并添加了一个功能约束和一个数据属性。在`while`循环中,我们随机生成遥信值,并使用`setValue()`方法更新服务器模型中的值。需要注意的是,更新遥信值的表达式需要根据具体的设备和变量进行修改。 希望这个示例代码可以帮助你开始使用IEC 61850开发。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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