70、组策略对象(GPO)的变更、配置与管理全解析

组策略对象(GPO)的变更、配置与管理全解析

1. GPO 命名与管理基础

在管理组策略对象(GPO)时,使用如“GPO_”这样的前缀来命名 GPO 并没有太大的额外价值。因为从本质上我们就能识别出它是 GPO,不会将其与 Active Directory 中的用户、计算机、组等对象混淆。不过,在组命名规范中使用“GPO_”前缀是有必要的,这样可以明确特定组的用途是管理 GPO 的作用范围。

2. 配置新 GPO 时避免其过早应用

GPO 由两部分组成:
- 组策略容器(GPC) :它是 Active Directory 中的一个对象,从主域控制器(PDC)操作主机(所有新 GPO 的默认创建地)通过标准的 Active Directory 复制机制复制到其他域控制器。GPC 定义了 GPO 的基本属性,包括全局唯一标识符(GUID)、名称以及访问控制列表(ACL),该列表决定了谁可以读取 GPO、GPO 应用于哪些对象以及谁可以更改 GPO 的设置。
- 组策略模板(GPT) :存储在域控制器的 SYSVOL 中。与 GPC 一样,GPT 也从 PDC 操作主机开始复制到其他域控制器,但使用的是与 GPC 完全不同的复制机制(文件复制服务或 DFS 复制)。

由于 GPO 的这两部分使用不同的复制机制,可能会出现问题。例如,客户端可能在 Active Directory 中检测到新的 GPO 并尝试下载 GPT,但发现 GPT 尚未完全复制到域控制器的 SYSVOL 中。更糟糕的是,在更改 GPO 设置的过程中,部分配置的 GPT 可能会被复制,导致系统只应用

【EI复现】基于主从博弈的新型城镇配电系统产消者竞价策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于主从博弈理论的新型城镇配电系统中产消者竞价策略的研究,结合IEEE33节点系统,利用Matlab进行仿真代码实现。该研究聚焦于电力市场环境下产消者(既生产又消费电能的主体)之间的博弈行为建模,通过构建主从博弈模型优化竞价策略,提升配电系统运行效率经济性。文中详细阐述了模型构建思路、优化算法设计及Matlab代码实现过程,旨在复现高水平期刊(EI收录)研究成果,适用于电力系统优化、能源互联网及需求响应等领域。; 适合人群:具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化工作的工程技术人员;尤其适合致力于电力市场博弈、分布式能源调度等方向的研究者。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力系统产消者竞价中的建模方法;② 学习Matlab在电力系统优化仿真中的实际应用技巧;③ 复现EI级别论文成果,支撑学术研究或项目开发;④ 深入理解配电系统中分布式能源参市场交易的决策机制。; 阅读建议:建议读者结合IEEE33节点标准系统数据,逐步调试Matlab代码,理解博弈模型的变量设置、目标函数构建求解流程;同时可扩展研究不同市场机制或引入不确定性因素以增强模型实用性。
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