故宫ing

又去了趟故宫,不过这次带上了学生证。门票只要20元,研究生以上的还要60元。幸好今年来了。进午门后租了自动讲解器。嵌入式系统,bug非常多。不亮灯的地方依旧可以讲解。亮灯的地方有时不能讲解。原理大概是在各个景点附近放置了发射装置。当触发后,就可以自动讲解。也就是说录音内容在自动讲解器之内,而不是在外边。有时因为接收器的质量有好有坏,接收到信号的范围不一样。有人很远就可以听内容,有人必须再向景点中心走几步。如果你跑的够快,当一个讲解还未结束,另一个讲解可能被触发。并且发现路线必须和讲解器一致,否则有可能会有故障。当一个景点听完后,里面可能有一个计数装置,保证不会被再次触发。在讲解器的上面有一个圆点。可能是重置装置。开始时租给我机器的人说不要按那个。并且我检查过并没有其他的可能用于启动的装置。恐怕就是那个做为初始化的启动装置。

记忆力较差,没有记录下来里面讲的信息。大部分都忘了。想想以后应该带一个录音机,把它录下来就好了。并且想到这个东西以后用于定向越野也不错。应该向学校里建议一下。

在里面记得最清楚的是慈禧的发家历史。后宫的等级非常多。答应、常在、贵人、妃嫔、贵妃、皇后、皇太后...当年慈禧进宫后就是兰贵人。相当于现在进软件公司就是一个项目经理。公司里的等级也很多。不知道什么时候能爬到Tim chen的位置。不过Tim也就相当于贵妃的等级。上面不知道还有多少级。想来有些晕。

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。
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