8、云 IoT 分析与 AWS 云分析环境搭建

云 IoT 分析与 AWS 云分析环境搭建

1. AWS 相关服务介绍

1.1 Amazon Simple Queue Service (SQS)

Amazon Simple Queue Service (SQS) 是 AWS 托管的消息队列服务。它负责处理底层的计算和存储资源,用户只需创建队列即可。用户仅需为处理消息的 API 调用付费。

1.2 Amazon Elastic Map Reduce (EMR)

EMR 是一个完全托管的 Hadoop 框架,可在几分钟内启动。它为用户处理节点供应、集群设置、配置和集群调优等任务。它使用 EC2 实例运行,可从一个节点扩展到数千个节点。
- 扩展性 :用户可以手动增加或减少实例数量,也可以使用自动扩展功能动态调整,即使在集群运行时也能进行。
- 监控与管理 :EMR 服务会监控集群,能处理失败任务的重试,并自动替换性能不佳的实例。
- 自主性 :尽管是托管服务,但用户对集群拥有完全控制权,包括根访问权限,还可以安装额外的应用程序。
- 存储与处理 :可以使用 EMR 文件系统 (EMRFS) 将数据存储与 S3 关联。用户可以将数据存储在 Amazon S3 中,并使用多个 EMR 集群处理同一数据集,这符合分离计算和存储的目标。
- 使用场景 :用户还可以通过编程方式创建 EMR 集群、运行作业,完成后自动关闭。这使其非常适用于大规模批处理或分析作业。

1.3 A

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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