C++ day_01


/*
#define  _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <stdio.h>
void main()
{
 printf("hello...\n");
 system("pause");
 return ;
}
*/
#include "iostream" //包含c++的头文件 //iostream.h
using namespace std; //使用命名空间 std 标准的命名空间 (在这个命名空间中定义了很多标准定义)
void main01()
{
 //printf("hello....\n");
 //cout 标准输出 黑屏幕,
 //<< 左移操作符  在c++里面 功能的改造(增强)===>C++ 语言操作符重载  //3day
 //endl \n
 //打印到屏幕 并且换行
 cout << "hello...."<<endl;
 system("pause");
}
//求圆的面积
//用面向过程的方法求解圆形的面积
// << >> 不会用: 标准输入cin和标准输出cout 始终写在操作符的左边
void main02()
{
 double r = 0;
 double s = 0;
 cout<<"请输入圆形的半径:";
 //cin 标准输入 代表键盘
 cin >> r;
 cout<<"r的值是:" << r <<endl;
 s = 3.14*r*r;
 cout<<"圆形的面积是s:" <<s << endl;
 system("pause");
}
//在C++中 定义了一个自定义数据类型
struct Circle01
{
 double m_s; //圆的面积
 double m_r; //圆的半径
};
//在C++中 定义了一个自定义数据类型 MyCicle 圆形
class MyCicle
{
public: 
 double m_s; //圆的面积 属性 成员变量
 double m_r; //圆的半径
public:
 void setR(double r) //成员函数
 {
  m_r = r;
 }
 double getR() //成员函数
 {
  return m_r;
 }
 double getS()
 {
  m_s = 3.14*m_r*m_r;
  return m_s;
 }
};
//
void main03()
{
 MyCicle  c1, c2, c3; //用类 定义 变量 对象
 double  r;
 cout << "请输入c1圆形的半径:";
 cin >> r;
 //给c1圆形的属性赋值
 c1.setR(r);
 cout << "c1圆形的面积是:" << c1.getS()<<endl;
 system("pause");
}
//用面向对象的方法
//1 类的抽象 成员变量和成员函数
//2 实例化 类的对象
//3 求面积
 //面向过程加工的是 一个一个的函数
 //面向对象加工的是:一个一个的类
//4 main集成测试
//思考1:类的调用 执行过程分析==>类代码不是一步一步指向
//类是一个数据类型,(固定大小内存块的别名); 定义一个类,是一个抽象的概念,不会给你分配内存
//用数据类型定义变量的时候,才会分配内存
//思考2:抛砖: c++编译器是如何处理 多个对象,调用类的成员函数的;具体一点:如何区分是c1 c2 c3 调用了getS,抛砖.....
void main04()
{
 MyCicle  c1, c2, c3; //用类 定义 变量 对象
 double  r1, r2, r3;
 
 //圆形1
 cout << "请输入c1圆形的半径r1:";
 cin >> r1;
 //给c1圆形的属性赋值
 c1.setR(r1);
 cout << "c1圆形的面积是:" << c1.getS()<<endl;

 //圆形2
 cout << "请输入c2圆形的半径r2:";
 cin >> r2;
 //给c1圆形的属性赋值
 c2.setR(r2);
 cout << "c2圆形的面积是:" << c2.getS()<<endl;
 system("pause");
}



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式的协同转换与利用,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与经济性,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与求解。; 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与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,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、约束设置与求解器调用方式,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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