14、能源消耗分析与嵌入式系统语言资源推理

能源消耗分析与嵌入式系统语言资源推理

1. 能源消耗分析

在对系统进行能源消耗分析时,我们会运用特定的规则来计算。以 Cr 组件的发送函数为例,再次应用 (aCallCmpF) 规则。由于传输消耗固定量的能量,与传输相关的所有时间依赖常数都设为零。因此,(aCallCmpF) 规则仅会添加由 Cs :: Esend 指定的附带能量使用和常数时间使用 Cs :: Tsend。最后,应用无成本的 (aBinOp) 规则和再次添加 Cimp :: Ea 与 Cimp :: Ta 的 (aAssign) 规则。

对最坏情况迭代进行分析,会得到全局时间 tit 和能源感知组件状态环境 Γit。此时可以应用高估函数 oe(Γ1, t0, Γit, tit, ρ(n))。该函数以 Γ1 和 Γit 的最小上界为基础,在这种情况下恰好是 Γ1(注意,传感器的状态被高估为 ons0)。然后,它会将最坏情况迭代的消耗乘以迭代次数。最坏情况迭代导致的全局时间为 t0 + 10 + Cr :: Tsend + 2 · Cimp :: Ta,所以 oe 得到的全局时间 tend 为 t0 + n · (10 + Cr :: Tsend + 2 · Cimp :: Ta),这与能源感知语义产生的时间消耗相等。

对于能源消耗,会为每个组件进行类似的计算,进而计算出 esystem。总的来说,oe 函数得到的能源使用量为 e0 + n · (10 · eon + Cr :: Esend + 2 · Cimp :: Ea)。不过,还需要为每个组件添加时间依赖的能源消耗,这也是本例中可能出现高估的地方。由于 Cr 和 Cimp 没有状态,只需添加 Cs 的时间依赖消耗。循环分析后,传感器的状态被高估为 ons0,因

考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开,结合Matlab代码实现,研究在可再生能源(如风电、光伏)出力具有不确定性的背景下,商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模(如场景生成缩减)、优化模型构建(如随机规划、鲁棒优化)以及需求响应机制设计(如价格型、激励型),并通过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外,文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例代码资源,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等多个方向,形成一个完整的科研支持体系。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何建模可再生能源的不确定性并应用于需求响应优化;②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真优化调度的方法;③复现论文结果或开展相关课题研究,提升科研效率创新能力。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码实例,逐步理解模型构建求解过程,重点关注不确定性处理方法需求响应机制的设计逻辑,同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习交叉验证。
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