本周五,合肥见!

 Datawhale线下 

联合主办:讯飞开放平台

AI+X 主题活动今年将走进 10 个城市,100 所高校,目前已来到北京、深圳、上海、杭州、武汉、南京、成都、厦门八个城市。这次 1024 大会,我们将从全国各地一起团聚合肥。

见面交流

关注Datawhale的小伙伴们,合肥见。

这次是全国各地返场聚会,来自Datawhale的有:

  1. 同济子豪兄,B站知名科普教育UP主
    👉🏻我玩的几个有趣的机器人项目

  2. 杨知铮,厦门大学平潭研究院研究员
    🌅多模态模型的微调训练与应用实践

  3. 方可,清华大学深圳国际研究生院讲师
    📖AI原生时代的学习

  4. 周羿旭,AlSpea创始人
    💁🏻‍♂️具身智能玩具,AI陪伴的新玩法

  5. 李鲁鲁,Chat凉宫春日开源项目发起人
    👉🏻与社区共同开发和学习

还有非常多的Datawhale社区成员一起来到现场。

扫码申请(或阅读原文报名)

先申请先审核,总共30个名额。

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⬇️阅读原文报名

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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