ADO.NET 命名规则参考

原创 于 2006-09-01 00:27:00 发布 · 1.6k 阅读 · 0 ·
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#dataset #command #cmd

本文概述了数据库操作中的关键组件，包括Connection、Command等的简称及其作用。适用于初学者快速理解数据库交互的基本概念。

类型前缀
Connectioncon
Commandcmd
Parameterparm
DataAdapterdad
DataReaderdr
DataSetds
DataTabledt
DataRowdrow
DataColumndcol
DataViewdvw
DataRelationdrel
【物流中心选址】智能优化算法在物流中心选址的应用（Matlab代码实现）
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含中间直流的三相电力电子变压器PET仿真模型（Simulink仿真实现）
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含中间直流的三相电力电子变压器PET仿真模型（Simulink仿真实现）内容概要：本文介绍了含中间直流环节的三相电力电子变压器（PET）的Simulink仿真模型，重点在于通过仿真手段实现对PET系统的工作原理、拓扑结构及控制策略的建模与分析。该模型涵盖了AC-DC整流、中间直流环节、DC-AC逆变等关键部分，能够模拟电力电子变压器在不同工况下的动态响应特性，适用于研究其在智能电网、新能源接入、电能质量治理等场景中的应用。文中强调了仿真模型对于理解PET能量转换过程、优化控制算法以及验证系统稳定性的价值。; 适合人群：电气工程及相关专业的研究生、从事电力电子与电力系统仿真的科研人员及工程师，具备一定的Simulink和电力电子技术基础者更佳。; 使用场景及目标：①用于教学与科研中深入理解电力电子变压器的工作机制；②支撑对PET控制策略（如电压外环、电流内环控制）的设计与优化；③为含PET的微电网、柔性输配电系统等复杂系统仿真提供核心组件模型。; 阅读建议：建议结合Simulink环境动手搭建并调试模型，重点关注各模块参数设置与控制逻辑实现，同时可扩展加入故障模拟、非理想条件等因素以提升仿真真实性。
moyua123_-stm32f103c8t6-PID_31496_1766987740537.zip
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电动汽车集群并网的分布式鲁棒优化调度模型(Matlab代码实现）
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电动汽车集群并网的分布式鲁棒优化调度模型(Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“电动汽车集群并网的分布式鲁棒优化调度模型”展开，基于Matlab代码实现，旨在应对电动汽车大规模接入电网带来的不确定性挑战。通过构建分布式鲁棒优化模型，充分考虑电动汽车充电负荷的随机性与波动性，在保证电网安全稳定运行的前提下，优化调度方案以降低运行成本、提升能源利用效率。文中结合博士论文复现背景，详细阐述了模型构建、算法设计及仿真验证过程，并提供了完整的代码资源支持，体现了较强的理论深度与工程实践价值。此外，文档还列举了大量相关研究主题，涵盖微电网优化、需求响应、储能调度等多个方向，突出其在综合能源系统优化中的典型应用场景。; 适合人群：具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事新能源并网、智能电网调度等相关领域的工程技术人员；尤其适合开展电动汽车调度、鲁棒优化建模等课题研究的高年级本科生与博士生。; 使用场景及目标：①复现并深入理解电动汽车集群并网的分布式鲁棒优化调度方法；②掌握Matlab在电力系统优化中的建模与求解技巧；③为科研论文撰写、课题申报及实际项目开发提供算法参考与代码基础；④拓展至其他分布鲁棒优化问题的研究与应用。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码逐模块学习，重点理解目标函数构建、不确定集合设定、ADMM等分布式求解算法的实现逻辑。同时可参照文档中列出的相关案例进行对比分析，提升综合建模能力。注意区分集中式与分布式优化架构差异，加强对鲁棒性与计算效率平衡的理解。
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【负荷预测、电价预测】基于神经网络的负荷预测和价格预测（Matlab代码实现）
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【负荷预测、电价预测】基于神经网络的负荷预测和价格预测（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于神经网络的负荷预测和电价预测方法，并提供了Matlab代码实现。文档重点围绕电力系统中的负荷与电价预测问题，利用神经网络模型进行数据分析与建模，展示了如何通过历史数据训练模型以实现对未来负荷和电价的趋势预测。同时，文中提到了多种优化算法与机器学习技术在电力系统预测与调度中的应用，强调了数据驱动方法在提升预测精度方面的优势。此外，还涵盖了多个相关研究方向，如需求响应、微电网优化、电动汽车调度等，体现了该技术在综合能源系统中的广泛应用前景。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事能源系统分析、智能电网、负荷预测等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于电力系统中短期负荷与电价预测，支持电网调度与能源管理决策；②为科研工作者提供神经网络在能源预测领域的实现案例，促进算法优化与模型改进；③结合实际数据开展预测模型训练与验证，提升对智能算法在电力系统中应用的理解与实践能力。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实操演练，理解神经网络模型的构建、训练与测试流程，同时可参考文中提及的优化算法与预测技术拓展研究思路，建议配合实际数据集进行模型调参与性能评估。
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