号角响起!百度AI开发者实战营第二季教你用AI实现商业梦想

百度AI开发者实战营第二季即将启动,计划在北京集结顶尖AI开发者,共同探索AI技术的商业化应用及解决方案。

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你有抱负与理想,我有供你实现理想的技术与平台。AI 开发者们,百度 AI 开发者实战营第二季来了,约吗?

4 月 20 日,阔别 6 个月的百度 AI 开发者实战营即将回归,再次召集全国各地顶尖 AI 开发者,在北京“整装待发”,准备起航。新一季的实战营中,百度 AI 将与开发者、合作伙伴一起,用基于百度 AI 技术打造的产品或解决方案,展示 AI 商业化落地的成果。


内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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