8、计算机存储系统全面解析

计算机存储系统全面解析

1. 主存储(Primary Storage)

主存储是一种快速的内部存储器,用于存储 CPU 当前正在使用的数据。由于它是易失性的,计算机关机时数据会丢失。主存储器靠近 CPU 以实现快速访问,由随机存取存储器(RAM)和只读存储器(ROM)组成,并且可以被 CPU 直接访问。

1.1 随机存取存储器(RAM)

可以将其想象成你进行项目工作的工作站。它包含计算机在某一时刻运行所需的数据,如打开的文件、程序以及正在处理的数据。RAM 具有速度快、随机访问和易失性的特点。它是易失性存储器,意味着一旦断电,数据就会丢失,主要用于临时存储,速度极快。RAM 分为以下两种类型:
- 动态随机存取存储器(DRAM)
- DRAM 使用离散的存储单元,每个单元通常由一个晶体管和一个电容器组成来存储数据。电容器中的电荷代表数字信息的基本单位 0 或 1。晶体管在限制对电容器的访问以便读写数据时起到“守门人”的作用。
- DRAM 用于存储 CPU 立即需要的程序和数据。由于电容器自然会放电,动态 RAM 需要定期刷新电荷以保存数据。
- 大多数系统将 DRAM 作为主要的 RAM 选项,因为它速度快且成本低,能为计算机有效运行程序和操作提供必要的临时内存,但不适合永久存储。
- 静态随机存取存储器(SRAM)
- SRAM 比 DRAM 快,因为它使用锁存器(一种永久数据存储设备)。这使得 SRAM 非常适合需要极快访问速度的 CPU 缓存和寄存器。
- 然而,这种速度是有代价的。SRAM 成本更高、由于复杂的电路

计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化”展开研究,利用Matlab代码实现相关模型的构建与仿真。研究重点在于综合能源系统中多能耦合特性以及风、光等可再生能源出力和负荷需求的不确定性,通过鲁棒优化、场景生成(如Copula方法)、两阶段优化等手段,实现对能源生产单元的运行调度与容量配置的协同优化,旨在提高系统经济性、可靠性和可再生能源消纳能力。文中提及多种优化算法(如BFO、CPO、PSO等)在调度与预测中的应用,并强调了模型在实际能源系统规划与运行中的参考价值。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础的研究生、科研人员及工程技术人员,熟悉Matlab编程和基本优化工具(如Yalmip)。; 使用场景及目标:①用于学习和复现综合能源系统中考虑不确定性的优化调度与容量配置方法;②为含高比例可再生能源的微电网、区域能源系统规划设计提供模型参考和技术支持;③开展学术研究,如撰写论文、课题申报时的技术方案借鉴。; 阅读建议:建议结合文中提到的Matlab代码和网盘资料,先理解基础模型(如功率平衡、设备模型),再逐步深入不确定性建模与优化求解过程,注意区分鲁棒优化、随机优化与分布鲁棒优化的适用场景,并尝试复现关键案例以加深理解。
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