19、日历建模与多语言支持:从基础到应用

日历建模与多语言支持:从基础到应用

1. 日历模型基础

在实际业务中,日历模型需要考虑运营计划以及这些计划在不同地点(如商店和配送中心)的分配。同时,维护计划的历史记录也很重要,这样可以将过去和未来的日期与正确的营业时间关联起来。

1.1 运营系统与计划管理

运营系统会维护一组计划,这些计划会分配到各个地点,并且有生效和过期日期的限制。维护计划的人员可以通过两种方式进行更改:
- 更改计划:这会影响所有分配到该计划的地点。
- 重新分配地点到不同的计划。

在这两种情况下,更改都会关联一个生效日期范围,通常这些日期是未来的。

1.2 GOSH 日历模型

简单的日历模型假设整个企业只有一个财政日历和一套非工作日。但在实际情况中,这种简单模型往往不够用。我们可以以简单日历模型为基础,扩展模型以支持与地点相关的计划。简单模型中的所有实体和属性在扩展模型中仍然保留。

以下是支持特定地点计划所需的额外实体:
| 实体 | 属性 |
| — | — |
| Schedule | Schedule Identifier, Schedule Description, Schedule Detail, Day Identifier (FK), Open Time, Close Time, Store Closed Indicator |
| Location Schedule | Effective Date, Location Identifier (FK), Schedule Identifier (FK), Expiration Date |

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经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模求解方法,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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