55、MATLAB 中的错误处理与清理机制

MATLAB 中的错误处理与清理机制

1. 函数完成时的清理工作

1.1 概述

在编程中,确保程序环境在函数结束后处于干净状态是一个良好的实践,这样不会干扰其他程序代码。常见的清理任务包括:
- 关闭为导入或导出而打开的所有文件。
- 恢复 MATLAB 路径。
- 锁定或解锁内存,以防止或允许擦除 MATLAB 函数或 MEX 文件。
- 如果更改了工作文件夹,将其设置回默认值。
- 确保全局和持久变量处于正确状态。

MATLAB 提供了 onCleanup 函数来实现这些清理任务。当在任何程序中使用该函数时,它会为该函数建立一个清理例程。无论函数是正常终止、因错误终止还是通过 Ctrl+C 终止,MATLAB 都会自动执行清理例程。

建立清理例程的语句如下:

cleanupObj = onCleanup(@cleanupFun);

生成和激活函数清理的过程包括以下步骤:
1. 为正在开发的程序编写一个或多个清理例程,这里假设只需要一个这样的例程。
2. 为清理例程创建一个函数句柄。
3. 通常在程序代码的早期,插入对 onCleanup 函数的调用,并传递函数句柄。
4. 运行程序时,对 onCleanup 的调用会构造一个清理对象,该对象包含对步骤 1 中创建的清理例程的句柄。
5. 当程序结束时,MATLAB 会隐

内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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