DAX-MANY_TO_MANY

本文深入探讨了在数据处理中使用CROSS TABLE FILTERING、SUMMARIZE和COUNTROWS三种方法进行多表关联操作的原理及应用,通过具体示例展示如何高效实现复杂的数据筛选与聚合。

一般来说,多多关系处理有三种方法处理:

方法1,CROSS TABLE FILTERING

同表或相关表的列过滤,功能强大,自然很复杂。

要点:

Calculate function performs the following operations:
1. Create a new filter context by cloning the existing one.
2. Move current rows in the row context to the new filter context one by one and apply blocking semantics against all previous tables.
3. Evaluate each setfilter argument in the old filter context and then add setfilter tables to the new filter context one by one and apply blocking semantics against all tables that exist in the new filter context before the first setfilter table is added.
4. Evaluate the first argument in the newly constructed filter context.
AmountM2M :=
CALCULATE(
SUM( Fact_Transaction[Amount] ),
Bridge_AccountCustomer,
Dim_Account
)
方法2,SUMMARIZE
AmountM2M :=
CALCULATE(
SUM( Fact_Transaction[Amount] ),
SUMMARIZE(
Bridge_AccountCustomer,
Dim_Account[ID_Account]
)
)

方法3,COUNTROWS

AmountM2M :=
CALCULATE(
SUM( Fact_Transaction[Amount] ),
FILTER(
Dim_Account,
CALCULATE( COUNTROWS( Bridge_AccountCustomer ) ) > 0
)
)

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。
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