奢望

奢望

很久以前。有一个无能的猎人。

他有一只不受猎人控制的猎犬。

它另类,它独特,它不喜欢追寻猎人的脚步。

每次它都能独自猎到小动物,然后与猎人一起分享

猎人也因此很开心,认为他的宠物很厉害。

慢慢的,猎犬老了,再也无法为猎人冲刺与抓捕,只能跟在猎人身后拣猎物。

猎人的技巧越来越好,

这时候,猎人渐渐发现了猎犬的无能,他开始不愿意与猎犬分享猎物了。

猎人开始有换一头猎犬的打算了,因为他觉得现在的猎犬根本配不上自己那矫捷的身手。

猎犬依旧不知道猎人的想法,依旧跟随着猎人,努力的跟上猎人的脚步,希望不被自己的主人甩开。

在一个猎不到食物冬天,猎人找到了自己的朋友,买了一只血统更加优秀的猎犬。

终于,猎人向猎犬举起了猎枪,猎犬茫然的看着漆黑的枪口,它不明白为什么每次对准猎物的武器会对准自己。

多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型与确定性模型,旨在应对电力系统中多源不确定性(如可再生能源出力波动、负荷变化等),提升系统运行的安全性与经济性。文档还列举了大量相关的电力系统优化研究案例,涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需求响应、配电网重构等多个方向,并提供了YALMIP等工具包的网盘下载链接,支持科研复现与进一步开发。整体内容聚焦于电力系统建模、优化算法应用及鲁棒性分析。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化的工程技术人员;熟悉优化建模(如鲁棒优化、分布鲁棒优化)者更佳。; 使用场景及目标:①开展电力系统动态最优潮流研究,特别是含高比例可再生能源的场景;②学习和复现分布鲁棒优化在IEEE118等标准测试系统上的应用;③进行科研项目开发、论文复现或算法比较实验;④获取相关Matlab代码资源与仿真工具支持。; 阅读建议:建议按文档结构逐步浏览,重点关注模型构建思路与代码实现逻辑,结合提供的网盘资源下载必要工具包(如YALMIP),并在Matlab环境中调试运行示例代码,以加深对分布鲁棒优化方法的理解与应用能力。
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