19、装饰器与迭代器模式的深入解析

装饰器与迭代器模式的深入解析

1. 装饰器模式

1.1 装饰器模式概述

装饰器模式允许在运行时组合对象的行为。经典的例子是输入输出流,在.NET FCL 对 I/O 流的实现中就支持装饰器模式。此外,在运行时创建数学函数也是装饰器模式的一个重要应用。

1.2 函数包装器

1.2.1 设计思路

可以使用“Frapper”作为“function wrapper”的缩写来作为函数包装器超类的名称。Frapper 类的初始设计可以模仿 OozinozFilter 类,但 Frapper 类的构造函数接受一个 Frapper 数组,因为有些函数(如算术函数)需要多个从属函数。

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(OozinozFilter):::process -->|实现| B(ISimpleWriter):::process
    C(Frapper):::process -->|接受| D(Frapper数组):::process
    C -->|定义操作| E(F(:double):double):::process
1.2.2 Frapper 类代码实现
using System; 
namespace Functions
{
    public abstract clas
考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开,结合Matlab代码实现,研究在可再生能源(如风电、光伏)出力具有不确定性的背景下,商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模(如场景生成缩减)、优化模型构建(如随机规划、鲁棒优化)以及需求响应机制设计(如价格型、激励型),并通过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外,文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例代码资源,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等多个方向,形成一个完整的科研支持体系。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何建模可再生能源的不确定性并应用于需求响应优化;②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真优化调度的方法;③复现论文结果或开展相关课题研究,提升科研效率创新能力。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码实例,逐步理解模型构建求解过程,重点关注不确定性处理方法需求响应机制的设计逻辑,同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习交叉验证。
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