poi操作Excel

导包:

 <dependency>
		    <groupId>org.apache.poi</groupId>
		    <artifactId>poi</artifactId>
		    <version>3.16</version>
		</dependency>
		 
		<dependency>
		    <groupId>org.apache.poi</groupId>
		    <artifactId>poi-ooxml</artifactId>
		    <version>3.16</version>
		</dependency>

数据处理:

package com.example.springboot;

import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;

import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFCell;
import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFRow;
import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFSheet;
import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFWorkbook;
import org.apache.poi.ss.usermodel.Cell;
import org.apache.poi.ss.usermodel.Row;
import org.apache.poi.ss.usermodel.Sheet;
import org.apache.poi.ss.usermodel.Workbook;
import org.apache.poi.xssf.usermodel.XSSFCell;
import org.apache.poi.xssf.usermodel.XSSFRow;
import org.apache.poi.xssf.usermodel.XSSFSheet;
import org.apache.poi.xssf.usermodel.XSSFWorkbook;

public class DataProcess {

	public static void readExcel(String path, int n, String path1) throws Exception {

		// 判断Excel版本
		String excelType = path.substring(path.lastIndexOf(".") + 1);
		if (excelType.equals("xlsx")) {
			// Excel 2010 以及 更高版本
			// 读取xlsx文件内容
			addHeadxlsx(path, n, path1);

		} else {
			// Excel 2007 以及更低版本
			// 读取xls文件内容
			addHeadxls(path, n, path1);
		}

	}

	public static void addHeadxls(String path, int num, String path1) throws IOException {
		InputStream in = new FileInputStream(path);
		HSSFWorkbook hssfWorkbook = new HSSFWorkbook(in);
		// 获取当前页
		HSSFSheet hssfSheet = hssfWorkbook.getSheetAt(num);

		@SuppressWarnings("resource")
		Workbook wb = new HSSFWorkbook();// 新建一个工作簿
		FileOutputStream fout = new FileOutputStream(path1);
		Sheet sheet = wb.createSheet("第一个sheet页");// 创建一个sheet页
		// copy 头行
		int i = 0;// 第一个行插入位置
		if (hssfSheet != null) {
			int rowNum0 = 0;
			Row row0 = sheet.createRow(rowNum0); // 创建一个行 第一行
			// 获取行数据
			HSSFRow hssfRow0 = hssfSheet.getRow(rowNum0);

			// 第一个(最小的)列号
			int minColIX0 = hssfRow0.getFirstCellNum();
			// 最后一个(最大的)列号
			int maxColIX0 = hssfRow0.getLastCellNum();

			for (int colIX = minColIX0; colIX < maxColIX0; colIX++) {
				// 获取单元格
				HSSFCell cell = hssfRow0.getCell(colIX);
				if (cell != null) {

					if (cell.toString().equalsIgnoreCase("单据号") || cell.toString().equalsIgnoreCase("收车时间")) {

						Cell cell1 = row0.createCell(i);
						cell1.setCellValue(cell.toString());
						i = i + 1;
						System.out.println("插入成功");
					}
				}

			}
			for (int rowNum = 1; rowNum < hssfSheet.getLastRowNum() + 1; rowNum++) {
				//

				Row row = sheet.createRow(rowNum); // 创建一个行 第一行
				// 获取行数据
				HSSFRow hssfRow = hssfSheet.getRow(rowNum);

				// 第一个(最小的)列号
				int minColIX = hssfRow.getFirstCellNum();
				// 最后一个(最大的)列号
				int maxColIX = hssfRow.getLastCellNum();
				for (int colIX = minColIX; colIX < maxColIX; colIX++) {
					// 获取单元格
					HSSFCell cell = hssfRow.getCell(colIX);
					
					if (cell != null) {
						if ( hssfRow0.getCell(colIX).toString().equalsIgnoreCase("单据号")) {

							Cell cell1 = row.createCell(0);
							cell1.setCellValue(cell.toString());
							System.out.println("插入成功1");
						}
						if ( hssfRow0.getCell(colIX).toString().equalsIgnoreCase("收车时间")) {

							Cell cell1 = row.createCell(1);
							cell1.setCellValue(cell.toString());
							System.out.println("插入成功1");
						}
					}
				}

			}
			Cell cell1 = row0.createCell(3);
			cell1.setCellValue("数量");	
			

		}
		wb.write(fout);// 输出
		fout.close();
		hssfWorkbook.close();
		in.close();
	}

	public static void addHeadxlsx(String path, int num, String path1) throws Exception {
		// 读 写 Excel的准备
		InputStream in = new FileInputStream(path);
		XSSFWorkbook xssfWorkbook = new XSSFWorkbook(in);

		Workbook wb = new HSSFWorkbook();// 新建一个工作簿
		FileOutputStream fout = new FileOutputStream(path1);
		Sheet sheet = wb.createSheet("第一个sheet页");// 创建一个sheet页
		// copy 头行
		int i = 0;// 第一个行插入位置
		// 获取当前页
		XSSFSheet xssfSheet = xssfWorkbook.getSheetAt(num);

		if (xssfSheet != null) {
			int rowNum0 = 0;
			Row row0 = sheet.createRow(rowNum0); // 创建一个行 第一行
			// 获取行数据
			XSSFRow xssfRow0 = xssfSheet.getRow(rowNum0);

			// 第一个(最小的)列号
			int minColIX0 = xssfRow0.getFirstCellNum();
			// 最后一个(最大的)列号
			int maxColIX0 = xssfRow0.getLastCellNum();

			for (int colIX = minColIX0; colIX < maxColIX0; colIX++) {
				// 获取单元格
				XSSFCell cell = xssfRow0.getCell(colIX);
				if (cell != null) {

					if (cell.toString().equalsIgnoreCase("单据号") || cell.toString().equalsIgnoreCase("收车时间")) {

						Cell cell1 = row0.createCell(i);
						cell1.setCellValue(cell.toString());
						i = i + 1;
						System.out.println("插入成功");
					}
				}

			}
			for (int rowNum = 1; rowNum < xssfSheet.getLastRowNum() + 1; rowNum++) {
				//

				Row row = sheet.createRow(rowNum); // 创建一个行 第一行
				// 获取行数据
				XSSFRow xssfRow = xssfSheet.getRow(rowNum);

				// 第一个(最小的)列号
				int minColIX = xssfRow.getFirstCellNum();
				// 最后一个(最大的)列号
				int maxColIX = xssfRow.getLastCellNum();
				for (int colIX = minColIX; colIX < maxColIX; colIX++) {
					// 获取单元格
					XSSFCell cell = xssfRow.getCell(colIX);
					
					if (cell != null) {
						if ( xssfRow0.getCell(colIX).toString().equalsIgnoreCase("单据号")) {

							Cell cell1 = row.createCell(0);
							cell1.setCellValue(cell.toString());
							System.out.println("插入成功1");
						}
						if ( xssfRow0.getCell(colIX).toString().equalsIgnoreCase("收车时间")) {

							Cell cell1 = row.createCell(1);
							cell1.setCellValue(cell.toString());
							System.out.println("插入成功1");
						}
					}
				}

			}
			Cell cell1 = row0.createCell(3);
			cell1.setCellValue("数量");	
			

		}
		wb.write(fout);// 输出
		fout.close();
		xssfWorkbook.close();
		in.close();
	}

}

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【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)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 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、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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