MPAS编译、安装及运行;包含Voronoi网格、移植编译、初边界场制备、全球与区域运行配置及可视化分析的核心技能

MPAS-A模式的大气动力内核求解的是完全可压的非静力学运动方程,其最显著的特点是非结构化的质心 Voronoi 网格。SCVT 网格为全球框架内的区域降尺度提供了机会,因为它允许网格从更粗的分辨率平滑地转换到更高分辨率,而不是使用嵌套来转换网格的传统区域气候模型 RCM(如 WRF)。

【目标】:1.掌握MPAS-A原理及陆面模式基本概念;2.熟练进行MPAS-A的移植、编译和运行方法;3.掌握MPAS-A运行所需输入数据文件的特点、格式及制备;4.掌握MPAS-A全球运行及区域运行的方法及其数据制备;5.通过典型案例分析与实战模拟操作相结合提高运行及应用能力;6.解答实际工作中遇到的有关技术问题。

第一章 MPAS模式基本信息

初识MPAS模式及其意义

第二章 MPAS代码获取及结构

MPAS的几大功能模块

MPAS代码的获取及其结构

第三章 MPAS移植、编译及运行实践

MPAS运行环境的准备,编译、安装及运行

Linux系统及程序的准备

编译器及库文件(hdf5、netcdf、pnetcdf)的准备

WPS(ungrib) 的编译和准备

第四章 MPAS全球均匀网格的运行

MPAS运行的步骤:数据准备、初始化、运行

全球均匀网格的运行:初、边界场文件的准备

第五章 MPAS全球非均匀网格的运行

MPAS运行的步骤:数据准备、初始化、运行

全球非均匀网格的运行:高分辨率网格中心的旋转;初、边界场文件的准备

第六章 MPAS区域网格的运行

MPAS区域网格运行所需数据文件制备

区域网格的制作

边界场文件的制作

区域MPAS的运行

第七章 MPAS运行中的配置

MPAS运行时的选项

MPAS输出结果的定制

第八章 MPAS结果处理、分析及可视化

熟练掌握MPAS输出结果文件结构、变量意义、变量选择以及结果分析

MPAS结果文件的结构

MPAS结果文件变量

结果分析及绘图

第九章 MPAS代码修改、发展及改进

MPAS主要的代码结构

MPAS几大模块的组成及相应的程序位置

根据需要修改代码,编译运行


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【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)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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