kanass全面介绍(24) - 自定义事项、表单、流程,满足个性化需求

kanass内置多种事项类型,如需求、任务、缺陷。同时kanass支持用户自定义事项类型。

1、系统中添加事项类型

在添加事项类型之前,用户可以根据实际情况为事项创建独有的表单与事项流程

1.1 自定义表单

在创建自定义表单时,表单中会内置一些重要的字段,同时支持用户为表单添加自定义的字段。首先在字段页面添加自定义字段,然后将其添加到自定义表单中。

  • 添加字段

系统设置->项目配置->字段->添加字段

属性

是否必填

描述

名称

必填

添加的字段名称,用来在页面显示

编码

必填

添加的字段编码,用来存储数据库

字段类型

必填

设置当前字段的输入内容的形式,如:下拉框或输入框等

  • 添加表单

项目配置>表单->创建表单,填写表单名称后点击保存

  • 表单关联字段

进入新添加的表单->添加字段->选择上步添加的新字段

属性说明
字段通过下拉框的形式,查找出需要添加到当前表单的字段
是否必填默认为否。用来设置当前字段在表单中,是否为必填项

1.2 自定义流程

系统支持为事项设置自定义的流程。可以先在状态页面添加一些状态节点,然后在自定义的流程中添加节点和流转路线

  • 添加状态节点

项目配置->状态->新增节点

属性说明
节点名称自定义的名称,保存后会显示为工作流中的状态
类型设置当前自定义的状态属于那种类型,如待办、进行中、完成。
  • 添加流程

项目配置->流程->创建流程,填写流程名称后点击保存,一个新的流程创建成功

  • 配置流程

点击自定义的流程名称,进入流程,可以看到系统提供的流程图,选中不需要的节点或者连线,点击删除即可

点击状态节点,选择当前状态节点下的状态,状态会被添加到流程图中

用鼠标连接每个状态节点,修改text。

修改成功后,点击右上角保存按钮,流程图保存成功

1.3 系统添加事项类型

项目配置->事项类型,点击添加事项类型,分别选择自定义的流程和自定义的表单后确定。自定义事项类型添加成功

2、项目中添加事项类型

  • 项目关联系统事项类型

进入需要添加事项类型的项目中,进入项目设置页面,点击项目配置->事项类型,添加事项类型页面中勾选自定义事项,至此,项目成功添加了自定义事项类型,并可以在项目中创建自定义事项,且使用自定义的表单和流程

  • 项目中创建自定义事项

点击事项->添加事项->自定义的事项,填写页面信息后保存,自定义事项添加成功,且应用了自定义流程

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究”展开,基于Matlab代码实现,重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模与优化调度策略。研究结合实际电力负荷与电价信号,构建系统能耗模型,利用优化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解,旨在降低用电成本、平衡电网负荷,并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现,涉及系统建模、优化算法应用与仿真验证等关键技术环节,配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群:具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标:①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型;②学习Matlab在能源系统建模与优化中的具体实现方法;③掌握需求响应策略的设计思路与仿真验证流程,服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注系统建模逻辑与优化算法的实现细节,按文档目录顺序系统学习,并尝试调整参数进行仿真对比,以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”,提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案,重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下,如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法(如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等)在综合能源系统中的应用,涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节,并结合具体案例(如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等)进行建模与仿真分析,展示了从问题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础,熟悉Matlab/Simulink编程,从事新能源、智能电网、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模与算法开发;②复现高水平期刊(如SCI/EI)论文中的优化模型与仿真结果;③学习如何将智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化、ADMM等)应用于实际能源系统调度问题;④掌握Matlab在能源系统仿真与优化中的典型应用方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与网盘资源,边学习理论模型边动手调试程序,重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节与参数设置,同时可扩展应用于自身研究课题中,提升科研效率与模型精度。
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