10、数字化战略开发中的伙伴画布与物理对象画布应用

数字化战略开发中的伙伴画布与物理对象画布应用

1. 伙伴画布的细分与分析

在某些情况下,对伙伴群体进行额外细分是明智的。例如,可能存在大型和小型经纪人,为了伙伴画布的目的,应将它们分开。与角色细分不同的是,这种细分仍能提供同类的伙伴群体。在数字化交互室(IR:digital)中不会进行进一步细分,因为没有为特定目标群体建立特定服务。

1.1 注释与分析

伙伴画布使用与接口/伙伴对相关的注释进行标注。在分析伙伴画布时,应检查以下几点:
1. 接口记录完整性 :是否记录了与每个伙伴的所有相关接口,是否存在差距?这在已定义的接口链中可能尤其容易出现问题。如果伙伴通过某个接口接收信息,那么需要考虑伙伴如何处理这些信息,以及是否会提供响应。如果有响应,该响应必须通过另一个接口返回公司。
2. 注释多样性讨论 :如果与某个伙伴的接口数量导致注释范围多样,必须与伙伴明确讨论这种情况,以确保他们了解这种差异。例如,一个接口对安全极其关键,而另一个接口则不然,这可能是合理的。在注释范围较大的情况下,应进行合理性检查,以纠正任何注释差距或错误。
3. 模型元素属性审查 :如果一个模型元素被分配了至少四个属性中的三个,需要进行详细审查,以检查是否存在可行的技术解决方案来保证必要的质量。
4. 业务流程拆分合理性 :如果与伙伴存在密集的来回接口(例如,向伙伴供应货物的接口、接收收据的接口以及进行额外交付的接口),必须进行合理性检查,以确认拆分总体业务流程是否可取且不可避免。

1.2 接口/

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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