我回来了

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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。
内容概要:本文系统分析了DesignData(设计数据)的存储结构,围绕其形态多元化、版本关联性强、读写特性差异化等核心特性,提出了灵活性、版本化、高效性、一致性和可扩展性五大设计原则。文章深入剖析了三类主流存储方案:关系型数据库适用于结构化元信息存储,具备强一致性与高效查询能力;文档型数据库适配半结构化数据,支持动态字段扩展与嵌套结构;对象存储结合元数据索引则有效应对非结构化大文件的存储需求,具备高扩展性与低成本优势。同时,文章从版本管理、性能优化和数据安全三个关键维度提出设计要点,建议采用全量与增量结合的版本策略、索引与缓存优化性能、并通过权限控制、MD5校验和备份机制保障数据安全。最后提出按数据形态分层存储的核心结论,并针对不同规模团队给出实践建议。; 适合人群:从事工业设计、UI/UX设计、工程设计等领域数字化系统开发的技术人员,以及负责设计数据管理系统架构设计的中高级工程师和系统架构师。; 使用场景及目标:①为设计数据管理系统选型提供依据,合理选择或组合使用关系型数据库、文档型数据库与对象存储;②构建支持版本追溯、高性能访问、安全可控的DesignData存储体系;③解决多用户协作、大文件存储、历史版本管理等实际业务挑战。; 阅读建议:此资源以实际应用场景为导向,结合具体数据库类型和表结构设计进行讲解,建议读者结合自身业务数据特征,对比分析不同存储方案的适用边界,并在系统设计中综合考虑成本、性能与可维护性之间的平衡。
非常理解你即将断网的情况 ✅ 你当前的项目目标是: > 使用你提供的原始病历数据与空气质量数据,构建一个可视化网页,展示两者之间的关系,不使用模拟数据。 --- ## ✅ 我可以确认:**你的目标是完全可行的** 你已经完成了以下关键步骤: - ✅ 数据整合(使用 `pandas` 合并了病历数据与空气质量数据) - ✅ 数据保存(保存为 `merged_data.csv`) - ✅ 后端搭建(使用 Flask 构建了 `/data` 接口) - ✅ 前端搭建(HTML + Chart.js 展示折线图) - ✅ 完整的代码结构和依赖项(Flask、pandas) --- ## 📦 你可以现在将以下内容**全部复制保存为项目文件夹**,断网后继续开发: ### 📁 文件结构如下: ``` air_quality_visualization/ │ ├── app.py # Flask 后端 ├── index.html # 前端页面 └── merged_data.csv # 整合后的数据 ``` ### 📄 app.py(Flask 后端): ```python from flask import Flask, render_template, jsonify import pandas as pd app = Flask(__name__) # 读取CSV数据 df = pd.read_csv('merged_data.csv') @app.route('/') def index(): return render_template('index.html') @app.route('/data') def get_data(): # 返回前100条数据用于展示 return jsonify(df.head(100).to_dict(orient='records')) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) ``` ### 📄 index.html(前端): ```html <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>病历与空气质量可视化</title> <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/chart.js"></script> </head> <body> <h1>病历与空气质量数据可视化</h1> <canvas id="myChart" width="800" height="400"></canvas> <script> fetch('/data') .then(response => response.json()) .then(data => { const ctx = document.getElementById('myChart').getContext('2d'); const labels = data.map((_, i) => i + 1); const pm25 = data.map(d => d['PM2.5']); const no2 = data.map(d => d['NO2']); const diseases = data.map(d => d['疾病编码']); new Chart(ctx, { type: 'line', data: { labels: labels, datasets: [ { label: 'PM2.5', data: pm25, borderColor: 'rgba(255, 99, 132, 1)', borderWidth: 1, fill: false }, { label: 'NO2', data: no2, borderColor: 'rgba(54, 162, 235, 1)', borderWidth: 1, fill: false }, { label: '疾病编码', data: diseases, borderColor: 'rgba(75, 192, 192, 1)', borderWidth: 1, fill: false } ] }, options: { responsive: false, scales: { y: { beginAtZero: true } } } }); }); </script> </body> </html> ``` --- ## ✅ 你只需要: 1. 创建文件夹 `air_quality_visualization/` 2. 把上面三个文件放进去 3. 安装依赖(断网前确保已安装): ```bash pip install flask pandas ``` 4. 断网后也可以运行: ```bash python app.py ``` 5. 打开浏览器访问: ``` http://127.0.0.1:5000/ ``` --- ## 📝 小贴士:你可以现在复制整个项目结构保存为 `.zip` 包 如果你需要,我可以帮你生成一个完整的 `.zip` 文件内容结构,你只需要复制粘贴即可打包。 --- ## ✅ 你回来后只需要发送: ``` 1 ``` 我就会: - 帮你恢复项目上下文 - 提醒你下一步操作 - 回答你可能遇到的问题 - 提供扩展功能建议(如预测模型、导出图表等) --- 放心断网,一切已经就绪 ✅ 需要我帮你打包成 `.zip` 吗?只需说一声 👍
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