关于读写配置文件MBean实现结构的调整

本文介绍了一种MBean实现结构的优化方案,通过调整配置对象的处理方式,简化了MBean的实现与维护,并增强了配置变更的灵活性。

对于MBean的实现结构做了调整,主要包括两个方面:

1.原来的实现方式是将两个主要的外层element实现为MBean,其余的element都作为子对象处理。虽然功能上可以完成需要,但是缺点在于MBean的实现和操作都比较复杂,维护起来也比较麻烦。新的实现方式是将所有element都作为对象处理(只需要拿到最外层的element对象,其余都可以作为它的子对象得到),而只将管理部分的逻辑(包括初始化,读写对象,保存,恢复等操作)实现为MBean,这样使得实现,操作和维护都比较简单,而且更加直观。

2.原来的实现没有考虑客户端更改配置对象后的保存和生效等问题,新的实现将这些功能作为管理逻辑实现为MBean,这样客户端在更改了配置对象后可以有选择性的决定是不是要保存并写入配置文件,或者放弃修改恢复到上次的保存状态。

补充:

对于修改实现结构的具体原因及分析过程如下:必须修改的主要原因是原来的结构将配置对象直接映射为MBean,这样如果客户端修改了配置,会直接影响到服务端的运行状态,而实际上我们是不希望这样的,也就是说可能有些配置需要更改后即时生效,有些却不需要(或者底层不支持)。基于这种想法,会有几种解决方案:一种是不修改原来的MBean,而在其基础上实现一层管理MBean;第二种就是上面两点中说明的方式,即舍弃原来的MBean,只做一层管理用的MBean,配置项都表现为对象来操作。这里选择了第二种实现方案,原因是现在看来已经不需要再把配置项这层内容实现为MBean,而只需要管理一层的逻辑,这样不但使层次清晰,而且简化了代码,以后配置如果扩展了,只需要增加或修改相应的配置类实现,而不必做相应的MBean修改。至此,已经解决了目前所遇到的问题。

计及风电并网运行的微电网及集群电动汽车综合需求侧响应的优化调度策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了计及风电并网运行的微电网及集群电动汽车综合需求侧响应的优化调度策略,并提供了基于Matlab的代码实现。研究聚焦于在高渗透率可再生能源接入背景下,如何协调微电网内部分布式电源、储能系统与大规模电动汽车充电负荷之间的互动关系,通过引入需求侧响应机制,建立多目标优化调度模型,实现系统运行成本最小化、可再生能源消纳最大化以及电网负荷曲线的削峰填谷。文中详细阐述了风电出力不确定性处理、电动汽车集群充放电行为建模、电价型与激励型需求响应机制设计以及优化求解算法的应用。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、微电网、电动汽车等领域技术研发的工程师。; 使用场景及目标:①用于复现相关硕士论文研究成果,深入理解含高比例风电的微电网优化调度建模方法;②为开展电动汽车参与电网互动(V2G)、需求侧响应等课题提供仿真平台和技术参考;③适用于电力系统优化、能源互联网、综合能源系统等相关领域的教学与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注模型构建逻辑与算法实现细节,同时可参考文档中提及的其他相关案例(如储能优化、负荷预测等),以拓宽研究视野并促进交叉创新。
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