急雨、泥土与睡觉

还朦胧着,就听见外面猛然嘈杂起来,小孩子的喜悦的叫声,大人们的招呼声。然后就是噼唎巴拉的雨点声,再接着就是浓郁的泥土的芳香,啊,好长时间没有如此的轻松感了,躺在床上,畅想在自由的意识世界里。
 
多久没有下雨了?印象中的北京总是那么艳阳高照,有风但没雨,每天早晨起来,自行车座位上总是一层细沙。这次去上海,第二天就阴雨绵绵,闹得人哭笑不得,但那个城市的干净让我难以释怀。回来和同事说这两个城市的差异,她马上很有同感地表示“一从上海回来,感觉北京就像乡下”。更有意思的是,有人竟然说我变白了,不知是玩笑还是真的,但我知道,在南方那些多雨的地方,确实是很养人的。
 
醒来,没有头痛,没有悲伤了。抬头再看看窗外,一小块蓝天在努力挣脱乌云的包围,看来,午后温暖的阳光又来了。
【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,重点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拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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