架构师-软件工程

本文详细介绍了结构化分析SA的过程,包括分析业务、绘制DFD、设计逻辑模型、创建数据字典、设计人机接口,以及后续的功能、行为和数据模型构建。最后涉及需求确认与方案评估。

 结构化分析 SA

分析的步骤

  1. 分析业务情况,做出反映当前物理模型的数据流图DFD。

  2. 推导出等价的逻辑模型的DFD。

  3. 设计新的逻辑系统,生成数据字典和基元描述。

  4. 建立人机接口,提出可供选择的目标系统物理模型的DFD。

  5. 确定各种方案的成本和风险等级,据此对各种方案进行分析。

  6. 选择一种方案。

  7. 建立完整的需求规约.


    分析的结果

  • 功能模型:数据流图DFD,描述系统的功能需求(过程建模 / 功能建模)。

  • 行为模型:状态转换图STD,描述系统的状态和引起状态转换的事件和条件

  • 数据模型:实体联系图E-R,描述系统中各个实体之间的关系

  • 数据字典:对DFD中的各个元素做出详细的定义和说明。

考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统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研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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