Javascript勾画曲线图(二)

本文介绍了一种使用JavaScript实现的自定义数学运算方法,包括精度控制、浮点数的加减乘除等实用函数,并提供了用于图表绘制的辅助计算功能。此外,还附带了一个未作修改的CSS文件,用于定义页面元素的样式。
Javascript勾画曲线图(二)

3.自己用到的一个common.js
//取精度
function getPoint(num, l) {
return (Math.round(num*Math.pow(10, l))/Math.pow(10, l));
}

//浮点除法
function accDiv(arg1,arg2){
var t1=0,t2=0,r1,r2;
try{t1=arg1.toString().split(".")[1].length}catch(e){}
try{t2=arg2.toString().split(".")[1].length}catch(e){}
with(Math){
r1=Number(arg1.toString().replace(".",""))
r2=Number(arg2.toString().replace(".",""))
return (r1/r2)*pow(10,t2-t1);
}
}

//浮点乘法
function accMul(arg1,arg2)
{
var m=0,s1=arg1.toString(),s2=arg2.toString();
try{m+=s1.split(".")[1].length}catch(e){}
try{m+=s2.split(".")[1].length}catch(e){}
return Number(s1.replace(".",""))*Number(s2.replace(".",""))/Math.pow(10,m)
}

//浮点加法
function accAdd(arg1,arg2){
var r1,r2,m;
try{r1=arg1.toString().split(".")[1].length}catch(e){r1=0}
try{r2=arg2.toString().split(".")[1].length}catch(e){r2=0}
m=Math.pow(10,Math.max(r1,r2))
return (arg1*m+arg2*m)/m
}

4.没有改动的CSS文件vmlcurve.css
v\:* { behavior: url(#default#VML);} o\:* { behavior: url(#default#VML);}
body {
margin:0px;
padding:0px;
font-size:12px;
text-align:left
}

.pBlack {
font-weight:bold;
font-size:12px;
}

.pRed {
font-weight:bold;
font-size:12px;
color:#FF0000;
}

/*横坐标轴样式*/
.pMonth {
font-size:66px;
font-family:"黑体";
color:#CCCCCC;
letter-spacing: 3px;
}

/*提示信息样式*/
.ToolTip {
padding:4px;
margin:4px;
background-color: #CCCCCC;
border: 1px solid #0066FF;
text-align:left;
}

/*标题显示样式*/
.Title {
font-family:"宋体", "华文仿宋";
font-size:16px;
text-align:center;
font-weight:bold;
color:#996600;
vertical-align:middle;
}

.curveBody{
margin:0;
padding:0;
height:20px;
font-size:12px;
}

.curveForm{
margin:0;
padding:0;
height:20px;
font-size:12px;
}
【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)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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