来自于应用,应用于应用,完善于应用--SMP(软件制作平台)

今天围绕应用总结一下SMP。

一、SMP来源于应用

之所以有产生SMP的念头,就是因为在长期开发过程中发现了需求、设计、开发、测试、上线、维护各个阶段的种种问题。面对这些问题想尽了各种方法,但不尽如人意,于是尝试设计SMP。因此SMP不是无病呻吟,不是纯粹的技术上改进,而是被实际的应用所挤压所推进。

从已经开发出来的SMP产品来看,所有产品都是来自真实的现实需求,都在试图解决用户面临的痛点。例如当AI兴起之后,用户有了使用AI需求,SMP及时推出了AI系统化的构想,开发了基于AI的金陵书匣应用系统。

二、SMP运用于应用

在近30个应用系统中,介绍的Al私教是告诉大家SMP可以开发中英文版本;SMP产品中用户最多的产品FEST,是告诉大家需求是无止境的;往往一个小的需求就会产生一个小的应用系统,而小的应用系统又会引发需求的改进,形成一个跨机构的应用平台。

SMP产品中和AI最紧密的产品金陵书匣,是告诉大家一个系统完全可以用AI信息构建,甚至它的系统名称、系统封面图片都可以来自AI,说明SMP产品是真实的、有用户的、有价值的,SMP就是用来开发应用系统的。

三、SMP完善于应用

SMP本身从设计到开发到运行到完善,整个过程都离不开应用。每个应用系统的开发遇到的问题,都试图在SMP本身上的到解决,这样SMP本身也充满着应用元素。SMP本身也是一个从0到1的开发语言,而且其架构是设计成开放型的,因此今后在面对应用中出现未处理情况时,依旧有空间将应用问题处理好,使得SMP语言更加完善。

总之与其他的开发语言其设计运用不一定是围绕实际应用而展开,更多是从技术功能而展开不同,SMP开发语言是一个围绕着应用这个主题的生态环境,它的存在就是在应用这个领域创建更多的应用系统和应用平台,最后形成、完善、升级,乃至颠覆这个生态。

SMP&应用

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究”展开,基于Matlab代码实现,重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模与优化调度策略。研究结合实际电力负荷与电价信号,构建系统能耗模型,利用优化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解,旨在降低用电成本、平衡电网负荷,并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现,涉及系统建模、优化算法应用与仿真验证等关键技术环节,配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群:具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标:①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型;②学习Matlab在能源系统建模与优化中的具体实现方法;③掌握需求响应策略的设计思路与仿真验证流程,服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注系统建模逻辑与优化算法的实现细节,按文档目录顺序系统学习,并尝试调整参数进行仿真对比,以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”,提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案,重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下,如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法(如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等)在综合能源系统中的应用,涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节,并结合具体案例(如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等)进行建模与仿真分析,展示了从问题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础,熟悉Matlab/Simulink编程,从事新能源、智能电网、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模与算法开发;②复现高水平期刊(如SCI/EI)论文中的优化模型与仿真结果;③学习如何将智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化、ADMM等)应用于实际能源系统调度问题;④掌握Matlab在能源系统仿真与优化中的典型应用方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与网盘资源,边学习理论模型边动手调试程序,重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节与参数设置,同时可扩展应用于自身研究课题中,提升科研效率与模型精度。
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