中国几千年以来,关于“衣食住行”的变迁!

本文探讨了人类居住环境的历史变迁,从原始的洞穴到现代的别墅,展现了居住条件如何随社会发展而进步。文章还提到了中国古典建筑的独特魅力及其与地域的关系,以及21世纪人们在居住选择上的多样化趋势。

 

我们今天就今天来说一说衣食住行里面的“住”。在历史演变的过程当中,住是变化最大的,由刚开始的洞穴到现在的高端的豪华别墅。

原始人长期居住在洞穴里面,天然的洞穴能够遮风挡雨,驱热御寒,成为一个良好的避风港,实在是一个最佳的选择。

 

最具中国特色的建筑,应该就是在后来,人类在逐渐发展起来之后,中国古典建筑,就算是现在也不落伍,中国古建筑是根据所处的地域不同,决定建筑的风格、空间的的划分。像苏州园林,建筑主要是长廊房中房,楼中楼的样式所建筑的,而在一些山区,房子大多是吊脚楼,一楼放杂物,二楼才住人。

 

 

 

50年代住草房60年代住小土房,就是很多人住在一起,几家人共用一个厨房。

 

21世纪,人们居住的选择更多了,有别墅,有商品房,有花园小区。随着人们的生活水平的提高,在居住时,要求就更高了。

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转载于:https://my.oschina.net/u/3769875/blog/1623097

基于粒子群优化算法的配电网光伏储能双层优化配置模型[IEEE33节点](选址定容)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的配电网光伏储能双层优化配置模型,针对IEEE33节点系统进行光伏与储能系统的选址定容优化。该模型采用双层优化结构,上层以投资成本、运行成本和网络损耗最小为目标,优化光伏和储能的配置位置与容量;下层通过潮流计算验证系统约束,确保电压、容量等满足运行要求。通过Matlab编程实现算法仿真,利用粒子群算法的全局寻优能力求解复杂非线性优化问题,提升配电网对可再生能源的接纳能力,同时降低系统综合成本。文中还提供了完整的代码实现方案,便于复现与进一步研究。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源规划的工程技术人员;熟悉优化算法与配电网运行分析的专业人士。; 使用场景及目标:①用于分布式光伏与储能系统的规划配置研究,支持科研项目与实际工程设计;②掌握双层优化建模方法与粒子群算法在电力系统中的应用;③实现IEEE33节点系统的仿真验证,提升对配电网优化调度的理解与实践能力。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐步理解模型构建过程,重点关注目标函数设计、约束条件处理及上下层交互逻辑,同时可扩展至其他智能算法对比实验,深化对优化配置问题的认知。
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