新专栏感言

四年前初次接触XV6源码,经历360、创业公司,最终选择Intel作为职业归宿,重返FirmwareDeveloperEngineer。这段期间,经历了得失、悲喜,但始终坚信自我,追求目标。面对人生的迷雾,保持信念,相信诗和远方就在前方。

距离上一篇文章Inter MultiProcessor已经过去4年的时间了。回想起在大学时候,第一次学习XV6源码把源码打印出来,捧着源码学习,一步一步在ubuntu环境下编译成bin文件,最终在bochs中跑起来,这个过程带来的的喜悦之情不能用言语来表达。
4年时间经历了360,创业公司,最终在多个offer中选择Intel,可能冥冥之中自有天意,我职业方向又从Win/Lin 安全开发回到了Firmware Develop Engineer,所以也就又回到了这个既亲切又陌生的博客。
这段时间,有收获,也有失去;有快乐,也有悲伤;有困惑,也有坚定。总而言之,作为一个独立的个体在这个社会上闯荡,可能会有各种各样的人和你说各种各样的话做各种各样的事情,要做的就是相信自己,坚定目标,不断进取,要始终坚信诗和远方就在迷雾的对面!

【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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