23、Excel 相关安装、操作及统计分析全攻略

Excel 相关安装、操作及统计分析全攻略

1. Excel 2003 中 DEEDS 安装步骤

在开始剩余安装步骤之前,务必确保 Excel 已关闭。以下是详细的安装流程:
1. 选择“浏览”选项。
2. 在 DEEDS 光盘中,选择“Setup”目录,然后双击“setup”图标。
3. 若计算机中没有 Framework 2.0,需接受许可协议条款。
4. 选择“安装”,接着点击“下一步”。
5. 可更改默认安装目录,若不更改则直接选择“下一步”。此界面也是最后一次可终止安装的机会,点击“下一步”继续。
6. 安装程序会安装并注册 DLL 等文件,安装完成。

后续操作如下:
1. 上述安装仅需进行一次。若要卸载 DEEDS,可使用 Windows XP 控制面板。
2. 再次选择“浏览”选项,在 DEEDS 光盘中选择“Setup”目录,再选择“DEEDSManager”目录。
3. 将“DEEDS Manager”复制到“C:\Program Files\DEEDS”目录。
4. 打开 Excel,通过选择“工具”→“宏”→“安全性”来启用宏,将安全级别设置为“中”。
5. 在 Excel 中选择“工具”→“加载项”,选择“浏览”选项,选择“C:\Program Files\DEEDS”目录,双击“否”,加载项将显示出来。

对于每个新的 DEEDS 项目,操作如下:
1. 打开 Excel,选择“工具”→“宏”→“宏”。
2. 输入宏名称“newproject”,选择“运行”以格式化电子表格。

以下是初始电子表格中的程序段:

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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