大型机的不自由[By tina]

在大机环境下进行编程面临着诸多挑战,如内存空间限制、系统稳定性问题等。本文分享了一个具体的项目案例,涉及web与CICS的连接及CICS与DB2的交互。作者通过不断学习与实践,逐步克服了这些难题。

 刚刚提交一个jcl时,出现问题:IKJ56241I SYSOUT DATA SET NOT ALLOCATED+   
 IKJ56241I NO UNIT AVAILABLE                
 ***       

发现在大机上编程,我们无法自由地编程,还有很多的内存空间问题或者系统稳定性等问题缠绕着我们。要么是volume满掉,要么是cics崩掉,总会有些问题是要靠系统管理员来费心帮忙才行,在系统管理员没有把问题解决掉之前,我们的项目就得暂停,实在有些不太爽。总觉得软件编程这方面,说难也难,说简单也简单,不懂的时候感觉巨难,懂的时候又发现巨简单。所以当自己遇到困难时,总是告诫自己,现在是因为自己不懂所以才会觉得难,而不是因为它真的就那么难。

 这个项目现在看起来是很有难度的。因为它不像别的领域已经有很多很完整的代码资料来教你怎么做项目。所以人们只需要花费很大部分精力用来设计整个项目的架构。而这次的项目,我们不仅仅要设计好项目架构,还要花费大量精力来学习怎么实现web与CICS的连接,怎么实现CICS与DB2的连接。

但无论如何,坚持到最后就是胜利。我相信。

计及风电并网运行的微电网及集群电动汽车综合需求侧响应的优化调度策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了计及风电并网运行的微电网及集群电动汽车综合需求侧响应的优化调度策略,并提供了基于Matlab的代码实现。研究聚焦于在高渗透率可再生能源接入背景下,如何协调微电网内部分布式电源、储能系统与大规模电动汽车充电负荷之间的互动关系,通过引入需求侧响应机制,建立多目标优化调度模型,实现系统运行成本最小化、可再生能源消纳最大化以及电网负荷曲线的削峰填谷。文中详细阐述了风电出力确定性处理、电动汽车集群充放电行为建模、电价型与激励型需求响应机制设计以及优化求解算法的应用。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、微电网、电动汽车等领域技术研发的工程师。; 使用场景及目标:①用于复现相关硕士论文研究成果,深入理解含高比例风电的微电网优化调度建模方法;②为开展电动汽车参与电网互动(V2G)、需求侧响应等课题提供仿真平台和技术参考;③适用于电力系统优化、能源互联网、综合能源系统等相关领域的教学与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注模型构建逻辑与算法实现细节,同时可参考文档中提及的其他相关案例(如储能优化、负荷预测等),以拓宽研究视野并促进交叉创新。
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