日报 2018/06/24

本文记录了作者倪嘉颖在2018年6月24日的学习过程,主要内容为完成单片机最小系统的PCB原理图绘制及手动布线。面对焊盘规格不一等问题,通过耐心细致的工作顺利完成任务。

学习日志

 姓名:倪嘉颖         日期: 2018/06/24

今日学习任务 : AD制图

今日任务完成情况 : 今日任务按计划完成,画图任务完成。 绘制单片机最小系统的pcb原理图,并手动布线。

今日开发中出现的问题汇总 :  布线和排版工作量较大,焊盘规格不一,需要耐心细心  。    

今日未解决问题 :  无

今日开发收获 :完成单片机最小系统的pcb原理图的绘制      

自我评价:较为良好,可以完成老师布置的绘图任务,课后完成了布线。更加熟悉的掌握元件的绘制及封装 

其他 :无


     

多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型与确定性模型,旨在应对电力系统中多源不确定性(如可再生能源出力波动、负荷变化等),提升系统运行的安全性与经济性。文档还列举了大量相关的电力系统优化研究案例,涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需求响应、配电网重构等多个方向,并提供了YALMIP等工具包的网盘下载链接,支持科研复现与进一步开发。整体内容聚焦于电力系统建模、优化算法应用及鲁棒性分析。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化的工程技术人员;熟悉优化建模(如鲁棒优化、分布鲁棒优化)者更佳。; 使用场景及目标:①开展电力系统动态最优潮流研究,特别是含高比例可再生能源的场景;②学习和复现分布鲁棒优化在IEEE118等标准测试系统上的应用;③进行科研项目开发、论文复现或算法比较实验;④获取相关Matlab代码资源与仿真工具支持。; 阅读建议:建议按文档结构逐步浏览,重点关注模型构建思路与代码实现逻辑,结合提供的网盘资源下载必要工具包(如YALMIP),并在Matlab环境中调试运行示例代码,以加深对分布鲁棒优化方法的理解与应用能力。
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