freemarker 使用的过程

<#settingnumber_format="currency"/>
<#assignanswer=523/>
${answer}
${answer?string}${answer?string.number}
${answer?string.currency}
${answer?string.percent}
输出结果是:
$523.00
$523.00
523
$523.00
52,300%
${lastUpdated?string("yyyy-MM-ddHH:mm:sszzzz")}
${lastUpdated?string("EEE,MMMd,''yy")}
${lastUpdated?string("EEEE,MMMMdd,yyyy,hh:mm:ssa'('zzz')'")}
输出的结果类似下面的格式: 
2007-12-14 10:24:44 Pacific Daylight Time
Fri, Dec 12, '07
Friday, Dec 12, 2007, 10:24:44 AM (PDT)

<#assigntest=true/>
${test?string("yes","no")}
输出结果是:
yes

mX:小数部分最小X位

MX:小数部分最大X位

例子:

<#-- If the language is US English the output is: -->
<#assign x=1.456/>
<#assign y=4/>
#{x; M2}   <#-- 1.45 -->
#{y; M2}   <#-- 4    -->
#{x; m1}   <#-- 1.6 -->
#{y; m1}   <#-- 4.0 -->
#{x; m1M2} <#-- 2.45 -->
#{y; m1M2} <#-- 4.0  -->  
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与利用,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与经济性,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与求解。; 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与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,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、约束设置与求解器调用方式,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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