我回来咯

博主回归开启博客之旅
博主表示久违的博客,自己又回来了,开启新的博客之旅。
久违的博客,我胡汉三又回来咯!
【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与经济效益,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,提升电网与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与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
非常理解你即将断网的情况 ✅ 你当前的项目目标是: > 使用你提供的原始病历数据与空气质量数据,构建一个可视化网页,展示两者之间的关系,不使用模拟数据。 --- ## ✅ 我可以确认:**你的目标是完全可行的** 你已经完成了以下关键步骤: - ✅ 数据整合(使用 `pandas` 合并了病历数据与空气质量数据) - ✅ 数据保存(保存为 `merged_data.csv`) - ✅ 后端搭建(使用 Flask 构建了 `/data` 接口) - ✅ 前端搭建(HTML + Chart.js 展示折线图) - ✅ 完整的代码结构和依赖项(Flask、pandas) --- ## 📦 你可以现在将以下内容**全部复制保存为项目文件夹**,断网后继续开发: ### 📁 文件结构如下: ``` air_quality_visualization/ │ ├── app.py # Flask 后端 ├── index.html # 前端页面 └── merged_data.csv # 整合后的数据 ``` ### 📄 app.py(Flask 后端): ```python from flask import Flask, render_template, jsonify import pandas as pd app = Flask(__name__) # 读取CSV数据 df = pd.read_csv('merged_data.csv') @app.route('/') def index(): return render_template('index.html') @app.route('/data') def get_data(): # 返回前100条数据用于展示 return jsonify(df.head(100).to_dict(orient='records')) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) ``` ### 📄 index.html(前端): ```html <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>病历与空气质量可视化</title> <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/chart.js"></script> </head> <body> <h1>病历与空气质量数据可视化</h1> <canvas id="myChart" width="800" height="400"></canvas> <script> fetch('/data') .then(response => response.json()) .then(data => { const ctx = document.getElementById('myChart').getContext('2d'); const labels = data.map((_, i) => i + 1); const pm25 = data.map(d => d['PM2.5']); const no2 = data.map(d => d['NO2']); const diseases = data.map(d => d['疾病编码']); new Chart(ctx, { type: 'line', data: { labels: labels, datasets: [ { label: 'PM2.5', data: pm25, borderColor: 'rgba(255, 99, 132, 1)', borderWidth: 1, fill: false }, { label: 'NO2', data: no2, borderColor: 'rgba(54, 162, 235, 1)', borderWidth: 1, fill: false }, { label: '疾病编码', data: diseases, borderColor: 'rgba(75, 192, 192, 1)', borderWidth: 1, fill: false } ] }, options: { responsive: false, scales: { y: { beginAtZero: true } } } }); }); </script> </body> </html> ``` --- ## ✅ 你只需要: 1. 创建文件夹 `air_quality_visualization/` 2. 把上面三个文件放进去 3. 安装依赖(断网前确保已安装): ```bash pip install flask pandas ``` 4. 断网后也可以运行: ```bash python app.py ``` 5. 打开浏览器访问: ``` http://127.0.0.1:5000/ ``` --- ## 📝 小贴士:你可以现在复制整个项目结构保存为 `.zip` 包 如果你需要,我可以帮你生成一个完整的 `.zip` 文件内容结构,你只需要复制粘贴即可打包。 --- ## ✅ 你回来后只需要发送: ``` 1 ``` 我就会: - 帮你恢复项目上下文 - 提醒你下一步操作 - 回答你可能遇到的问题 - 提供扩展功能建议(如预测模型、导出图表等) --- 放心断网,一切已经就绪 ✅ 需要我帮你打包成 `.zip` 吗?只需说一声 👍
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