extjs实现输入的分种自动计算小时功能

本文介绍了一个用于将分钟数转换为小时和分钟格式的JavaScript函数,并展示了如何处理不同输入格式的时间值,包括自动计算小时数的功能。

 /**
      * 时间处理(可自动计算小时)
      * 190-> 3:10
      * 02:150 -> 04:30
      * @param value
      * @returns
      */
     function timeValueFormat(value){
      var str;
      if(typeof(value)=='string'){             
       if(value.indexOf(':')<0){    
           str = this.timeHour(value);
          }else if(value.split(':').length==2){          
           var hour_str = value.substring(0, value.indexOf(":"));
           var minute_str = value.substring(value.indexOf(":")+1);
           var tmp_value;
           if(Number(minute_str)>60){
            tmp_value = this.timeHour(minute_str);
            var hour = Number(hour_str)+Number(tmp_value.substring(0, tmp_value.indexOf(":")));
            minute_str = tmp_value.substring(tmp_value.indexOf(":")+1);
            if(hour<10){
             str = "0"+hour+":"+minute_str;
            }
            else{
             str = hour+":"+minute_str;
            }           
           }
           else{
            str=value;
           }
       }
       
      }
      else{
       str=value;
      }
      return str;
     }

 

 

/**
     * 分钟转成小时:分钟
     * @param value
     * @returns
     */
    function timeHour(value){
     var h,m,r;
  s=value;
  s=Number(s);
  h=parseInt(s/60);
  m=s%60;      
  //h=h%12; 12小时制
  //h="0"+h;
  //h=h.substr(h.length-2,h.length);
  if(h<10){
   r = "0"+h;
  }
  else{
   r = h;
  }
  r = r+":";
  if(m<10){
   r = r+"0"+m;
  }
  else{
   r = r+m;
  }
  return r;
    } 

 

 

function onChange(nf, newv, oldv){
   nf.setValue(timeValueFormat(newv));
  }  

 

//给需要的ext,textField加上change事件

piTime.addListener('change', onChange);

plTime.addListener('change', onChange);

 

 

效果

多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型与确定性模型,旨在应对电力系统中多源不确定性(如可再生能源出力波动、负荷变化等),提升系统运行的安全性与经济性。文档还列举了大量相关的电力系统优化研究案例,涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需求响应、配电网重构等多个方向,并提供了YALMIP等工具包的网盘下载链接,支持科研复现与进一步开发。整体内容聚焦于电力系统建模、优化算法应用及鲁棒性分析。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化的工程技术人员;熟悉优化建模(如鲁棒优化、分布鲁棒优化)者更佳。; 使用场景及目标:①开展电力系统动态最优潮流研究,特别是含高比例可再生能源的场景;②学习和复现分布鲁棒优化在IEEE118等标准测试系统上的应用;③进行科研项目开发、论文复现或算法比较实验;④获取相关Matlab代码资源与仿真工具支持。; 阅读建议:建议按文档结构逐步浏览,重点关注模型构建思路与代码实现逻辑,结合提供的网盘资源下载必要工具包(如YALMIP),并在Matlab环境中调试运行示例代码,以加深对分布鲁棒优化方法的理解与应用能力。
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