HTML 组件想法

 

一、

<div id="toolbar" ui:id="toolbar" ui:cid="T0001" cls="" ui:postion="l:10px;r:10px;b:10px;t:10px;w:120px;h:120px">

<div id="condiot" ui:id="contbar" ui:cid="C0001">

<div id="grid"    ui:id="grid"    ui:cid="G0001">

 

二、

<script src="toolbar.js">

<script src="condiot.js">

<script src="grid.js">

 

 

<div id="toolbar"  cls="">

<div id="condiot" >

<div id="grid">

 

<script>

     var toobar = new Toolbar("toolbar",{cid:"T0001"});

     var condiot = new Condiot("condiot",{cid:"C0001"});

     var grid= new Grid("condiot",{cid:"G0001"});

</script>

 

两种开发模式

 

明显第一种比较不错,配置好,结构也紧凑

还可以根据 ui 分析进行按需加载,进一步简化了web的开发

 

前提,UI组件一定要写好,扩展性还要充分考虑

【电动车】基于多目标优化遗传算法NSGAII的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于多目标优化遗传算法NSGA-II的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究”展开,利用Matlab代码实现优化模型,旨在通过峰谷分时电价机制引导电动汽车有序充电,降低电网负荷波动,提升能源利用效率。研究融合了多目标优化思想与遗传算法NSGA-II,兼顾电网负荷均衡性、用户充电成本和充电满意度等多个目标,构建了科学合理的数学模型,并通过仿真验证了方法的有效性与实用性。文中还提供了完整的Matlab代码实现路径,便于复现与进一步研究。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中电动汽车充电负荷的优化调度;②服务于峰谷电价政策下的需求侧管理研究;③为多目标优化算法在能源系统中的实际应用提供案例参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解模型构建与算法实现过程,重点关注NSGA-II算法在多目标优化中的适应度函数设计、约束处理及Pareto前沿生成机制,同时可尝试调整参数或引入其他智能算法进行对比分析,以深化对优化策略的理解。
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