R12 WEBADI - 关于 ADI security rules

本文探讨了在R12中利用多个securityfunction简化ADIs部署的方法,特别是通过选择系统标准的securityfunction,如FAXASSET(AssetWorkbench),使用户根据职责直接访问ADIs,无需额外构建subfunction,极大地提高了部署效率。
在11i 里,我们一般是建立一个sub function 做为security funciton,然后与integrator 建立关联,再把这个security function 及ADI function 一起加入到user menu 中,user 即可使用此ADI, 当时就觉得挺麻烦。当然,你可以通过设置profile 去禁用 ADI security. 

在R12 中,可以很方便的在定义integrator 时定义security function了,而且一个integrator可以定义多个security function. 但我查了一下诸多的标准integrator, 它们用的security function 大多是系统标准的form. function 和 web funciton, 而不是sub function. 这也就意味着,只要user menu 中包含某个职责,这个职责下有这个form. function的话,即可使用这个ADI, 这样的话,我们就不需要再建一个sub function了,更方便了。

因此测试了一下,我们客制化的integrator 也可以选择某一个系统标准的form. function做为security function. 比如我建了一个asset mass load的ADI, 我希望只要能进行asset 常规操作的user 都能使用这个ADI. 我选择了一个系统标准的form. function:  FAXASSET (Asset Workbench), 做为我的ADI的security funciton. 但布署时要注意:
你的ADI 的function 必须要和FAXASSET 这个function 在同一个menu 里。即在同一个职责下。

一开始我把ADI 的funciton 单独放在一个职责里,然后把此职责和另一个包含asset workbench的职责加给用户,但测试结果是此ADI 无法使用。之后把ADI 的funciton 加入到asset workbench的职责中,测试通过。

此项功能大大方便了ADI的布署,非常有用.

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【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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