企业工程项目管理系统源码(三控:进度组织、质量安全、预算资金成本、二平台:招采、设计管理) em

  工程项目管理软件(工程项目管理系统)对建设工程项目管理组织建设、项目策划决策、规划设计、施工建设到竣工交付、总结评估、运维运营,全过程、全方位的对项目进行综合管理

   工程项目各模块及其功能点清单

一、系统管理

    1、数据字典:实现对数据字典标签的增删改查操作

    2、编码管理:实现对系统编码的增删改查操作

    3、用户管理:管理和查看用户角色

    4、菜单管理:实现对系统菜单的增删改查操作

    5、角色管理:管理和查看用户角色的权限

    6、系统消息:查看系统消息

二、系统设置

    1、项目前期模板设置:实现对项目前期模板文档的增删改查操作

    2、项目权限管理:管理各项目的成员名单

    3、资源管理:实现对资源清单的增删改查操作

    4、考核指标:实现对考核指标的增删改查操作

    5、预警指标:实现对预警指标的增删改查操作

    6、模板管理:实现对模板的增删改查操作

    7、提醒消息模板:实现对提醒消息模板的增删改查操作

三、项目管理

    1、项目列表:实现对项目列表的增删改查操作,包括查看各项目的立项人、创建时间、

                项目经理、计划开始时间、计划结束时间等信息,可以进行终止和导出操作

    2、项目计划管理:项目计划查看和管理模块,可执行增删改查操作,包括查看甘特图

    3、进度上报管理:项目进度上报模块,可上报任务或任务步骤进度

    4、形象进度:形象进度管理

    5、指引:项目指引详情

四、合同管理

    1、项目合同:项目合同详情查询和展示页面

    2、问题合同:问题合同详情查询和展示页面

    3、合同收付款:合同收付款详情查询和展示页面

    4、资金计划:实现各项目资金计划的详情查看及其增删改和导出操作

    5、项目考核:项目考核详情查看页面

    6、奖惩管理:奖惩查看管理页面

五、预警管理

    1、预警管理:预警管理和信息查看页面,可以执行设置预警指标操作

    2、预警记录:预警记录管理

六、竣工管理

    1、工程竣工移交:工程竣工移交管理

    2、工程竣工验收:工程竣工验收管理

七、质量管理

    1、中间验收:中间验收记录管理

    2、质量检查:质量检查记录管理

    3、隐患整改:隐患整改记录管理

八、统计报表

    1、项目汇总:项目汇总信息查看,包括进度、计划时间等信息

    2、进度报表:项目进度报表,包括计划时间和已用资源等信息

    3、收支报表:项目收支报表,包含总体收支、项目收支和收支统计模块

    4、资金计划报表:资金计划详情展示

    5、资金计划统计:资金计划统计模块,提供信息导出功能

    6、差异报表:项目差异报表,进入详情界面可执行基线对比

    7、每周报表:项目每周报表

九、工作台

    1、我的待办:我的待办和已办工作

    2、我的消息:我的消息清单,包含未读信息和已读信息

前端架构:VUE、Uniapp、Layui、Bootstrap、H5、CSS3

涉及技术:Eureka、Config、Zuul、OAuth2、Security、OSS、Turbine、Zipkin、Feign、Monitor、Stream、ElasticSearch等 

 

电动汽车集群并网的分布式鲁棒优化调度模型(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“电动汽车集群并网的分布式鲁棒优化调度模型”展开,基于Matlab代码实现,旨在应对电动汽车大规模接入电网带来的不确定性挑战。通过构建分布式鲁棒优化模型,充分考虑电动汽车充电负荷的随机性与波动性,在保证电网安全稳定运行的前提下,优化调度方案以降低运行成本、提升能源利用效率。文中结合博士论文复现背景,详细阐述了模型构建、算法设计及仿真验证过程,并提供了完整的代码资源支持,体现了较强的理论深度与工程实践价值。此外,文档还列举了大量相关研究主题,涵盖微电网优化、需求响应、储能调度等多个方向,突出其在综合能源系统优化中的典型应用场景。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事新能源并网、智能电网调度等相关领域的工程技术人员;尤其适合开展电动汽车调度、鲁棒优化建模等课题研究的高年级本科生与博士生。; 使用场景及目标:①复现并深入理解电动汽车集群并网的分布式鲁棒优化调度方法;②掌握Matlab在电力系统优化中的建模与求解技巧;③为科研论文撰写、课题申报及实际项目开发提供算法参考与代码基础;④拓展至其他分布鲁棒优化问题的研究与应用。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块学习,重点理解目标函数构建、不确定集合设定、ADMM等分布式求解算法的实现逻辑。同时可参照文档中列出的相关案例进行对比分析,提升综合建模能力。注意区分集中式与分布式优化架构差异,加强对鲁棒性与计算效率平衡的理解。
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