objects备份

set feedback off; 
set heading off;   
set pages 0;  
set pagesize 50000;     
set linesize 20000;    
set sqlblanklines on;   
set termout off;
set trimout on;
set trimspool on;
set verify off;
set long 100000;
set longc 1000000;
set heads off;
set echo off;  
spool d:\new.sql;   
select dbms_metadata.GET_DDL(case
                               when u.OBJECT_TYPE = 'PACKAGE BODY' then
                                'PACKAGE_BODY'
                               when u.OBJECT_TYPE = 'DATABASE LINK' then
                                'DB_LINK'
                               else
                                u.OBJECT_TYPE
                             end,
                             u.object_name) || ';'
  from user_objects u
 where u.object_type not in
       ('LOB', 'TABLE PARTITION', 'JOB', 'INDEX PARTITION');          
spool off;              
exit;

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基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建与约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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