AOP

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

    <!--将通知交给spring-->
<bean id="logger" class="Util.CustomerLogger"></bean>
<bean id="customerServer" class="com.liuqijun.spring.CustomerServerImp"></bean>

<!--配置aop切面-->
<aop:config>
    <!--
        id :是唯一标识一个切面
        ref:是通知类的bean
        before:表明通知类型(前置通知)
        method:具体的通知方法,表明在切入点执行之前执行star方法
        execution:是切入点表达式,用来表明要增强的切入点是哪个,切入点表达式有很多形式
                1.全匹配方式:修饰符 返回值类型 包名.包名..类名.方法名(参数列表)  例如:public void com.liuqijun.spring.CustomerServerImp.save()
                2.全通配方式:* *..*.*(..)             *称为通配符
                    修饰符可以省略,所以第一个*表示返回值
                    包也可以用*代替,但是有多少个包就得有多少个*。例:com.liuqijun.spring.CustomerServerImp.save() <==> *.*.*.CustomerServerImp.save()
                    .. 表示当前包以及子包  com.liuqijun.spring.CustomerServerImp.save()可以写为com..CustomerServerImp.save()  (表示com包下的所有子包中的CustomerServerImpl类中的save方法)或者*..CustomerServerImp.save() (任意包中的CustomerServerImp.save())
                    类名和函数名可以用*代替,com.liuqijun.spring.CustomerServerImp.save() <==> *..*.*()
                参数列表:可以直接使用具体的类型,基本类型可以直接使用,引用类型 包名.类名
                    例: 基础类型 int
                        引用类型:java.lang.Integer
                     参数可以用*代替,但是切入点必须有参数才可以
                     参数也可以用..代替,表示有参无参都可以
    -->
    <aop:aspect id="loggerAspect" ref="logger">
        <aop:before method="star" pointcut="execution(public void com.liuqijun.spring.CustomerServerImp.save())"/>
        <aop:after method="stop" pointcut="execution(* *..*.*(..))"/>

    </aop:aspect>
</aop:config>
基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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