创业,不能兼职(51)--- 不要纠结在某个点,先继续

小伙子,还没睡,在干活.

我在旁边,边看一些IT博客,边陪着.

我们这几天,有时会对一些问题,有头痛的争论,其实,有时讨论着讨论着, 我发现我们都绕晕了. 好像老找不到两全的好方案.小伙子明显有了些沮丧. 都有了打退堂鼓的意思了.

我刚刚想明白了, 我们先按一种方案先做出来, 不要事先想那么全, 做出来了,有问题,再找解决办法. 因为,我都怀疑,我有时没听懂他表达的是什么.因为他表达着表达着,有时也是把他自己绕晕了.所以,他说的东西到底满足不满足需求,其实,我并不真正知道,有时,就直接否认了,这可能并不是正确的办法. 我们可能更应该是找个能看起来解决的方式,记清思路,先试着继续往下走. 做出来看看.不要在一个地方太纠结了.

现在的难题,也许虽然很重要,但,我们也完全可以做出来后,再讨论,看是不是能满足需求,根据用户反馈再改. 其实,现在,很多东西,我也只是想着,直觉觉得有用.怎么用,都还没想清楚.那么,数据先保存起来再说.

做出来,跑通流程,才能有感觉.

其实,这几天,我们并不是毫无收获的. 坎,是要一关一关地过的.
【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。
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