unit10



这一章学习的是 日志的同步与时间的同步 日志的同步需要用到rsyslog这个服务 要想使一台主机的日志可以同步到另一台主机上

那作为发送方和接受方的主机 需要在/etc/rsyslog/conf里分别做不同的配置 这个实验我做的时候 好多图忘了截 做完之后又去补截

的 所以图的顺序可能有点混乱 不是完全按照配置的顺序来的 但是应有的步骤都有



这个第一张图是我已经配置好了接受方的514端口打开 使用netstat -anulpe|grep rsysog 来查看514端口 确保rsyslog的514端口已经打开


这里是接受方的/etc/rsyslog.conf的具体配置 在大概15 16 行的位置将udp前面的注释去掉 打开514端口 配置完了以后一定要systemctl restart rsyslog才能

生效


这里则是一并修改了接受方的日志采集格式 首先在rules 下 增加一种日志采集的格式 $template + 格式名字 ,“ %timegenerated(时间)    %FROMHOST-IP(来源主机ip)%  

   %syslogtag(来自哪个用户)%   %msg(具体消息)  \n表换行%”

然后在29行将默认的采集格式注释掉 将默认的采集格式改为westos


而发送放的配置则相对简单 只需要在rules下面添加一行 *.* (表所有日志均发送)  后面跟上 @(单艾特符表示UDP协议)+client端IP 就可以


做完之后一定要记得重启服务 以及关掉接受方的火墙 使用systemctl stop firewalld 

然后服务器端的日志便可以自动同步到接收方 以下是效果


接下来则是时间的同步 这个的话 刚好是反过来 服务端的配置比同步方的要复杂一些 但是也就是两行配置

首先在21 22行左右加上allow +IP 表示允许谁去同步我的时间 

然后则是在29行左右将local stratm前的注释符去掉 表示不同步任何人的时间

这样服务端的配制就完成了

同步方的配置更简单 但是那个图我不知道弄哪去了

就是在server 0.XXXXX.XXXX.XXX.com ibrust 那几行进行修改

将1.2.3那几行全删掉 将第一行中间的那个域名改成你服务端的IP就可以了

同样做完之后要重启服务 同时要关闭两方的火墙

这里我还遇到一个有意思的问题 就是我第一次配置好的时候 什么都没问题 但是使用chronyc source -v 最后一行^后面跟的是? 表示IP不可达 

和当时上课时候那个同学一样的问题 但是我后来尝试之后 将Network Manager 关闭之后再重启network 就完美解决了这个问题 只是当时我已经配置

了虚拟机可以上网 重启了network之后发现/etc/resolv.conf内容被修改了 我原先加上去的真机中的nameserver 那一行没有了 我重新加上去之后 问题就

解决了


最后则是使用timedatectl set-timezone来设置时区了 很简单

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究”展开,基于Matlab代码实现,重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模与优化调度策略。研究结合实际电力负荷与电价信号,构建系统能耗模型,利用优化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解,旨在降低用电成本、平衡电网负荷,并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现,涉及系统建模、优化算法应用与仿真验证等关键技术环节,配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群:具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标:①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型;②学习Matlab在能源系统建模与优化中的具体实现方法;③掌握需求响应策略的设计思路与仿真验证流程,服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注系统建模逻辑与优化算法的实现细节,按文档目录顺序系统学习,并尝试调整参数进行仿真对比,以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”,提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案,重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下,如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法(如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等)在综合能源系统中的应用,涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节,并结合具体案例(如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等)进行建模与仿真分析,展示了从问题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础,熟悉Matlab/Simulink编程,从事新能源、智能电网、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模与算法开发;②复现高水平期刊(如SCI/EI)论文中的优化模型与仿真结果;③学习如何将智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化、ADMM等)应用于实际能源系统调度问题;④掌握Matlab在能源系统仿真与优化中的典型应用方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与网盘资源,边学习理论模型边动手调试程序,重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节与参数设置,同时可扩展应用于自身研究课题中,提升科研效率与模型精度。
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