事件的监听

本文详细解析了在网页开发中事件绑定的原理,包括普通事件绑定的限制与事件处理函数的覆盖规则。深入探讨了addEventListener方法的使用,事件的冒泡与捕获机制,以及在不同浏览器版本中事件处理的兼容性问题。
    作用:
        如果是普通的事件绑定,相同事件类型,只能绑定一个事件处理函数
        如果同一个类型,绑定多个事件处理函数,后绑定的事件会覆盖之前绑定的事件
    语法:
        标签对象.addEventListener(事件类型 , 事件处理函数)
        第三个参数: true / false(默认值)

    事件的获取方式
    冒泡 : 从子级开始,向父级执行
    捕获 : 从父级开始,向子级执行

    浏览器默认都是冒泡的执行方式
    可以通过 addEventListener 第三个参数来设定获取方式
    默认值 false 是 冒泡方式   true是捕获方式
    一般实际项目中,不定义第三个参数,就使用默认方式
    低版本IE,只支持冒泡,不支持捕获,不会报错,只会按照冒泡的顺序执行
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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