12、RPA开发方法与框架全解析

RPA开发方法与框架全解析

在机器人流程自动化(RPA)项目的初始基础搭建完成后,就可以着手开展首个项目或一系列项目了。具体的实施方式会受到所在组织的诸多因素影响。RPA能够很好地适配传统的瀑布式方法、敏捷方法以及众多的混合和变体方法。选择何种方法,取决于组织是倾向于敏捷模式还是瀑布模式。

通用要点

无论采用哪种方法,都存在一些通用的要点:
1. 更新业务案例 :前期创建的业务案例需要更新。因为初步的业务案例是基于有限信息制定的,到开发阶段时,会获取更多信息,这可能会改变需求细节、预期节省成本、受影响的其他系统以及使用的工具等,这些变化都要纳入更新后的业务案例中。
2. 准备就绪清单 :需要一份准备就绪清单,以确保开发过程中部署软件到生产环境所需的所有步骤都已完成。该清单会贯穿项目的整个生命周期,因为每个阶段都有部署要求需要完成。
3. 角色设定 :开展RPA项目时,需要以下几个角色:
- 业务分析师 :从项目开始就参与其中,与业务部门合作,全面了解需求,并将需求转化为具体要求。
- 系统分析师 :同样从项目初期就参与,与业务分析师协作,确定受提议变更影响的系统。在项目生命周期早期,可能只是怀疑某些系统受影响,但未得到确认,在此阶段必须明确具体受影响的系统。
- 架构师 :并非项目新手,曾与业务和系统分析师合作,帮助确定项目的大致时间表并评估复杂度。随着项目早期的“未知因素”逐渐明晰,架构师的工作也会更加具体。

内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形的协同转换利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置求解器调用方,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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