代码小记

1.找实体->判空->操作:

val update = userDao.findById(user.uid)
                .orElseThrow { 抛出异常 }
                .apply {
                    name = user.name
                }

2.关于lambda表达式的使用:

.maoTo(arrayListOf(),{
    //这里有很多行代码
    //但是只有最后一句代码,才能被赋值到ArrayList中。
})

3.关于map和filter

val aUid = user.elements()
               .map { user as Group}
               .mapTo(tagListOf(), { e ->
                             users
                                .filter { it.name== e.attributeValue("name") }
                                .map { it.uid }
                                .first()
                             })

map、mapTo以及filter都是对集合的操作。
map:相当于forEach,将map集合中的元素根据{括号中的条件}进行转换
mapTo:将第二个大括号最后一行的值赋值给第一个List参数。
filter:过滤集合中所有符合条件的元素
e:e代表map中的一个元素,相当于it,但是e(这里的e只是单个元素的代表名称)不能与it公用。一般用e多余用和防止和it的冲突。

【完美复现】面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于IEEE33节点的配电网韧性提升方法,重点研究了移动储能系统的预布局与动态调度策略。通过Matlab代码实现,提出了一种结合预配置和动态调度的两阶段优化模型,旨在应对电网故障或极端事件时快速恢复供电能力。文中采用了多种智能优化算法(如PSO、MPSO、TACPSO、SOA、GA等)进行对比分析,验证所提策略的有效性和优越性。研究不仅关注移动储能单元的初始部署位置,还深入探讨其在故障发生后的动态路径规划与电力支援过程,从而全面提升配电网的韧性水平。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网、能源系统优化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于科研复现,特别是IEEE顶刊或SCI一区论文中关于配电网韧性、应急电源调度的研究;②支撑电力系统在灾害或故障条件下的恢复力优化设计,提升实际电网应对突发事件的能力;③为移动储能系统在智能配电网中的应用提供理论依据和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注目标函数建模、约束条件设置以及智能算法的实现细节。同时推荐参考文中提及的MPS预配置与动态调度上下两部分,系统掌握完整的技术路线,并可通过替换不同算法或测试系统进一步拓展研究。
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