作息安排

    今天看了一位大咖的博客,很有感触,我一直在反思自己的工作效率,其实是比较低下,自认为是比较上进的屌丝,工作时间一般6点前起床,7点前到公司,先跟着keep做20分钟的运动,然后早餐时间,8点回到公司,下午下班后,有时候会去健身房,7点半到8点回家,9点到家。其实一天在公司的时间比和一般的朝9晚5差不多,但对于一个IT工程师而言,时间是偏少的。

    而这位大咖给我一些启发:

  1. 早上应该留一点时间冥想,我觉得这个习惯非常好,正在尝试。
  2. 上午留充足的时间编程,与我而言8点半到12点的时间比较合适。
  3. 下午的时间讨论,这个可能和我的工作环境有关,好像团队不喜欢讨论,交流问题,所以团队很重要。
  4. 每天运动,这个对我来说不是很难。
  5. 睡前反思一天的工作,并思考第二天的工作,我尝试过晚上一直留一些问题,但是会影响睡眠质量,我觉得反思很有必要,至于要不要想问题,可以尝试看看。

可能这位大咖不是中国人,我觉得学好英文非常重要,以后会经常发一些英文博客,就当自己给自己看吧。

第一次发公开博客,希望这是一个开始。

 

 

【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与经济效益,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,提升电网与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与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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