每日总结10.24

本文分享了一天的工作心得,包括地图配准项目的进展、时间管理的改进和个人逻辑思维的培养等。作者反思了时间利用效率及工作方法上的不足,并计划通过网络资源进一步提升工作效率。

今日的计划图:



1.今日完成的主要任务是:完成项目阶段二的地图配准,并将个人的思维与实践写成一篇文档;


2.总结反省:

1)虽然今天的时间管理较之之前,有很大的进步,但是发现个人在利用散时间上仍然不够好,应当充分运用各种散时间;

2)任务仍然不能全部完成,部分由于个人工作效率比较低,应注意提高个人工作效率;

3)与人沟通要温和有礼,要有相应的逻辑性,把逻辑思维运用到生活的方方面面,以这种方式去提高个人的逻辑思维。


3.希望在明天:

1)继续加强个人的时间管理,提高自己利用散时间的能力;

2)去知乎搜搜有无提高个人工作效率的相关方法;

3)做任何事情,都不要操之过急,完成每一件事,都必须要构建好自己的思维导图

4)在复习思维导图上应该有相应的计划。


【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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