19、利用子模型、子程序和通用组件实现快速任务模型开发

利用子模型、子程序和通用组件实现快速任务模型开发

1. 引言

模型能在抽象层面为新领域提供见解,避免过早陷入细节,还能通过清晰描述支持不同利益相关者间的沟通,这已得到广泛认可。在设计交互系统时,任务模型是宝贵的知识来源,它包含大量与用户目标及实现目标所需活动相关的信息。当描述复杂活动时,非正式描述(如自然语言文本)往往难以处理,而任务模型就显得尤为有用。任务模型包含的信息可用于评估活动的复杂性,如所需执行的动作数量、完成活动所需的知识和技能,以及完成任务所需的信息和对象。通过提供明确的描述,任务模型还可用于检查所描述信息的一致性并检测建模错误。此外,任务模型有助于分析师对活动进行推理,例如考虑任务从用户向系统的迁移可能性。

然而,尽管任务模型有诸多优点,但如果要表示的活动复杂,生成的模型也可能变得复杂。模型的复杂性是基于模型的方法中反复出现的问题,可能需要大量资源,有时会被认为是过于费力、耗时且成本效益不高。如果每次开发新应用都要从头开始构建模型,且建模技术缺乏足够的工具支持,那么这种情况就更有可能发生。此外,除了工具支持,模型复杂性在符号表示层面也是一个需要关注的问题。

为解决任务模型在处理大型实际应用时的不足,提出了两种机制(子模型和子程序)来应对任务模型的复杂性。在此基础上,还提出了第三种机制(组件),它为模型部分的重用提供了强大的手段。这三种机制旨在通过构建模型结构和提高现有模型的重用性来支持快速任务模型开发,并且都通过 HAMSTERS 符号进行了说明,该符号已完全集成到项目和工具支持中。

2. 支持任务模型结构化和重用的三种机制

2.1 子模型

子模型基于细化/抽象原则,使得在任务模型中定义基本的可重

考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值