14、代理表示模式与研究数据管理工作流解析

代理表示模式与研究数据管理工作流解析

1. 代理表示模式分类

1.1 模式概述

存在三大类模式,它们根据上下文、相关重点和详细程度进行分类。以下是对这些模式的总结表格:
| 模式 | 领域 | 发布编码 | 元数据元素数量 |
| — | — | — | — |
| PESC Academic ePortfolio | 教育 | XML | 12 个元数据元素集 |
| HR Open Standard CandidateProfile | 人力资源 | XML 或 JSON | 24 个属性集 |
| EAC - CPF | 存档 | XML | 90 个元素;30 个属性 |
| Europass | 人力资源 | XML | > 25 个模式 + 3 个调整后的 ISO 标准 |
| FOAF | 基于网络的人员信息、网络社交 | RDF | 19 个核心类 + 25 个社交网络类 |
| hCard | 基于网络的人员信息、网络社交 | HTML | 38 个属性 |
| ISAAR (CPF) | 存档(多种) | | 31 个元素 |
| MADS | 编目 | XML | 3 个主要元素,8 个描述符元素,9 个次要元素 |
| MedBiquitous Healthcare Professional Profile | 健康职业教育 | XML | 8 个元素集;约 150 个元素 |
| schema.org | 基于网络的信息(多种) | | 571 种类型;832 个属性;114 个枚举值 |
| vCard | 名片信息、网络社交 | 专有文件格式

【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、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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