代码随想录算法训练营Day69|自我总结

        从五一假期过后开始,参加了第37期的代码随想录算法训练营,当初的目的主要是为了备训秋招,之前的C++基础也只是看了《C++ primer plus》以及跟着《大话数据结构》敲了一遍代码,非科班,所以基础还是很差的,现今的训练营也到了尾声,在这2个月每天的训练中,对C++、数据结构、一些常用的算法和STL库有了很多新的认识,我想之后还是需要多做练习,很多东西,熟练后才能有创新,此外,看着自己的优快云账号上有密密麻麻的博客,也是件很自豪的事情(虽然很多题目都是没思路然后照着代码随想录的代码照搬的就是,哈哈),也算是养成了写博客的习惯,最近在学习webserver,也会自己做一些记录,我认为这个习惯确实很有用,也算是意外之喜。

        此外,对代码随想录这本书,或者网站,我也能清楚意识到,一刷的收获(很多题目对于我来说只是做了,但未理解)仍是有限的,还需要二刷、三刷可能才能真正在面对代码题时不发怵。多阅读、多敲代码、多思考。最近也在阅读一些技术书籍,希望能在技术上有新的认识。

        然后在这两个月的学习过程中,也给了我一些新的关于人生的认知,很多事情,不做之前就假设它的困难,只会给自己徒增烦恼,道阻且长,行则将至。这也是我2年的研究生生涯得到的,希望今年的秋招顺利,拿到心仪的offer,优于过去的自己。

多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型与确定性模型,旨在应对电力系统中多源输入(如可再生能源)的不确定性,提升系统运行的安全性与经济性。文中详细阐述了分布鲁棒优化的建模思路,包括不确定性集合的构建、目标函数的设计以及约束条件的处理,并通过Matlab编程实现算法求解,提供了完整的仿真流程与结果分析。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化研究案例,涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需求响应、储能配置等多个方向,展示了其在实际工程中的广泛应用价值。; 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、科研人员及从事能源系统优化工作的工程师。; 使用场景及目标:①用于研究高比例可再生能源接入背景下电力系统的动态最优潮流问题;②支撑科研工作中对分布鲁棒优化模型的复现与改进;③为电力系统调度、规划及运行决策提供理论支持与仿真工具。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码与IEEE118节点系统参数进行实操演练,深入理解分布鲁棒优化的建模逻辑与求解过程,同时可参考文中提及的其他优化案例拓展研究思路。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值