KMP模板

void getnext()
{  
    int i=0;  
    int j= next[0] = -1;  
    while( i < pattern_len)
	{  
        if( j==-1 || pattern[i] == pattern[j] )
		{  
            i++; j++; 
		   if (pattern[i] != pattern[j]) 
                next[i] = j;  
            else 
                next[i] = next[j]; 
        }
		else  
            j = next[j];  
    }  
}  
int kmp()  
{  
    int i = 0, j = 0;  
    str_len = strlen(str);  
    getNext();  
    while (i < str_len && j < pattern_len)  
    {  
        if (j == -1 || str[i] == pattern[j])  
        {  
            ++i;  
            ++j;  
        }  
        else  
            j = next[j];  
    }  
    if (j >= pattern_len)  
        return i - pattern_len;  
    else  
        return -1;  
}  

基于模型预测算法的混合储能微电网双层能量管理系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于模型预测算法的混合储能微电网双层能量管理系统研究”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种采用模型预测控制(MPC)的双层能量管理架构,用于优化混合储能微电网的能量调度。该系统上层负责长期经济调度,下层通过滚动优化实现实时调节,提升系统对可再生能源波动性和负荷不确定性的适应能力。文中详细阐述了模型构建、目标函数设计、约束条件处理及求解流程,并通过仿真实验验证了所提方法在降低运行成本、提高能源利用效率和增强系统稳定性方面的有效性。; 适合人群:具备一定电力系统、优化控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事新能源、微电网、储能系统等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于含光伏、风电等可再生能源的混合储能微电网能量管理;②实现微电网经济调度与实时控制的协同优化;③为科研人员提供MPC在能源系统中应用的代码实现参考与算法验证平台; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行仿真复现,深入理解双层架构的设计逻辑与模型预测控制的实现细节,同时可拓展学习文档中提及的优化算法(如灰狼算法、粒子群算法)与其他微电网调度方法,以增强综合研究能力。
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