41、Excel UserForm实用技巧与示例

Excel UserForm实用技巧与示例

1. 从用户窗体中选择范围

在Excel中,许多内置对话框允许用户指定范围,例如“单变量求解”对话框会要求用户选择两个单单元格范围,用户既可以直接输入范围地址(或名称),也可以使用鼠标在工作表中点击选择。借助RefEdit控件,用户窗体也能提供类似功能。虽然RefEdit控件与Excel内置对话框中的范围选择控件外观不完全相同,但工作方式类似。当用户点击控件右侧的小按钮时,对话框会暂时消失,同时显示一个小范围选择器。

不过,RefEdit控件存在一些尚未修复的问题:
- 不允许用户使用快捷范围选择键,例如按End键后再按Shift + 向下箭头无法选择到列的末尾。
- 以鼠标操作为主,点击右侧小按钮暂时隐藏对话框后,只能使用鼠标进行选择,无法使用键盘。

使用RefEdit控件时,需注意以下几点:
1. 返回值处理 :RefEdit控件返回表示范围地址的文本字符串,可使用以下语句将其转换为Range对象:

Set UserRange = Range(Me.RefEdit1.Text)
  1. 初始化显示 :在 UserForm_Initialize 过程中使用以下语句初始化RefEdit控件,以显示当前范围选择:
Me.RefEdit1.Text = ActiveWindow.R
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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