委托刷新时间

本文详细介绍了C#编程中事件处理机制及委托的使用方法,通过实例展示了如何定义事件、委托,以及如何在类中实现事件触发与响应逻辑。重点探讨了事件处理程序的委托签名规范,包括事件触发时的参数类型与数据传递方式,并通过一个具体实例展示了如何利用事件和委托实现定时任务的自动化处理。
namespace ConsoleApplication1 { class Program { static void Main(string[] args) { Demo obj = new Demo(); obj.myEvent += new Demo.myDelegate(obj_myEvent); obj.Run(); Console.ReadLine(); } /// <summary> /// 将字符串转换为16进制 /// </summary> /// <param name="str"></param> /// <returns></returns> static string StrToHex(string str) { string strTemp = ""; if (str == "") return ""; byte[] bTemp = System.Text.Encoding.Default.GetBytes(str); for (int i = 0; i < bTemp.Length; i++) { strTemp += bTemp[i].ToString("X"); } return strTemp; } private static void obj_myEvent(object sender, EventArgs e) { Console.Write("当前时间:" + DateTime.Now.ToLocalTime()); } } //事件处理程序委托的标准签名定义一个没有返回值的方法,其第一个参数的类型为 Object,它引用引发事件的实例, //第二个参数从 EventArgs 类型派生,它保存事件数据。如果事件不生成事件数据,则第二个参数只是 EventArgs 的一个实例。否则,第二个参数为从 EventArgs 派生的自定义类型, //提供保存事件数据所需的全部字段或属性。 class Demo { public delegate void myDelegate(object sender, EventArgs e);//定义委托 public event myDelegate myEvent;//定义委托类型的事件 //定义委托类型的方法 public void Run() { //定义一个每一秒钟触发的计时器 System.Timers.Timer myTimer = new System.Timers.Timer(1000); //定义时间间隔所要处理的方法, EventHandler 是一个预定义的委托,专用于表示不生成数据的事件的事件处理程序方法。如果事件生成数据,则必须提供自己的自定义事件数据类型, //并且必须要么创建一个委托,其中第二个参数的类型为自定义类型,要么使用泛型 EventHandler 委托类并用自定义类型替代泛型类型参数。 myTimer.Elapsed += new System.Timers.ElapsedEventHandler(TimeEventHandler); myTimer.Interval = 1000; myTimer.Enabled = true; //触发事件 myEvent(this, new EventArgs()); } //委托的方法 public void TimeEventHandler(object sender, System.Timers.ElapsedEventArgs e) { Console.Clear(); Console.Write("当前时间:" + DateTime.Now.ToLocalTime()); } } }
基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 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、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建与约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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