OSI网际互联

1.什么是计算机网络

2.OSI/RM模型


2.1 OSI/RM七层模型




2.2 应用层


2.3 表示层


2.4 会话层


2.5 传输层


2.6 网络层





2.7 数据链路层




2.8 物理层



3. OSI/RM数据传输过程


3.1 发送端的数据封装过程


3.2 接收端的数据解封装过程


4. OSI/RM模型的思考

OSI/RM的设计体现的是针对大型复杂系统的设计思路——分层设计,把一个无比庞大和复杂的系统进行分层,然后分别设计和实现各个模块,最后集成为整个系统。这是“分而治之、逐步求精”思想的典型应用,软件设计的原则——抽象和逐步求精、模块化、信息隐藏和功能独立(高内聚、低耦合)在这里得到了淋漓尽致的体现。但是OSI/RM对整个计算机网络的分层数太多,以至于高三层之间的关系比较模糊。

基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测(Python&Matlab实现)内容概要:本文围绕“基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测”展开,结合Python和Matlab编程实现,重点研究大规模电动汽车在电网中的充放电行为建模与负荷预测方法。通过蒙特卡洛模拟技术,对电动车用户的出行规律、充电需求、接入时间与电量消耗等不确定性因素进行统计建模,进而实现有序充放电策略的优化设计与未来负荷曲线的精准预测。文中提供了完整的算法流程与代码实现,涵盖数据采样、概率分布拟合、充电负荷聚合、场景仿真及结果可视化等关键环节,有效支撑电网侧对电动车负荷的科学管理与调度决策。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和编程能力(Python/Matlab),从事新能源、智能电网、交通电气化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究大规模电动车接入对配电网负荷特性的影响;②设计有序充电策略以平抑负荷波动;③实现基于概率模拟的短期或长期负荷预测;④为电网规划、储能配置与需求响应提供数据支持和技术方案。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例,逐步运行并理解蒙特卡洛模拟的实现逻辑,重点关注输入参数的概率分布设定与多场景仿真的聚合方法,同时可扩展加入分时电价、用户行为偏好等实际约束条件以提升模型实用性。
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