立个flag:从下个月开始,每周写两篇博

作者反思了独自编程时遇到的问题及低效,并决定通过阅读高质量博客和撰写文章来拓宽视野、提高技能。认为与他人交流是提升自身的重要途径。

    最近一直自己一个人蒙在宿舍写程序,感觉总是在解决一些细小但是繁琐的问题。虽然最后几乎都解决了,但总是花了不少时间,也常常感到自己的效率很低,自我感觉很不满意。我觉得很大程度上是学习环境所致,周围没有值得学习的人,而自己又总是在闭门造车,所以知识面难免有些窄,有些简单的问题反而不能快速找到解决思路。为了弥补这些,我意识到,我不能再在这个鸡圈里呆着了。。我要主动得接触优秀的人,最直接的做法就是去逛各大牛的博客,经常上高质量网站,而不“总是”独立思考。

    "独学而无友,则孤陋而寡闻",学习中的交流是必不可少的。生活中我不太爱交朋友,因为我觉得很少能和别人有一些共同话题。但到了自己喜欢的领域,再不能主动交朋友,那就是心理上有问题了。我要极力避免这样的状态,多跟其它学习者,尤其是优秀的人交流,而不是在没有压力的个人世界里孤芳自赏。在之前的学习中,我一直保持着这种状态,觉得自己和周围的人比起来简直牛逼坏了,尽管我极力告诉自己要戒骄戒躁,但似乎只要不直面压力,我就会逐渐得麻木。

    所以,在这里立一个flag:每天抽出一点时间逛高质量博客,每周写两篇博文。不仅是为了记录学习历程、保持学习热情,更是要强迫自己主动去融入一个圈子,给自己找一些压力。当然,如果拙作中有能帮助到其他人的东西,自然是坠吼的啦。

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【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)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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