Unit 1

单词解释
remoteadj.(时间,距离)遥远的;偏僻的;(关系)疏远的,远离的,冷淡的;极不相同的,相差很大的
removev.搬迁,移动;移开,挪走;去掉,消除,脱去(衣服等);开除,撤职
removaln.移动,迁居;除去,切除;免职,开除
remainv.剩下,余留;留待,尚需;仍然是,依旧是,保持不变
remaindern.剩余物,剩余时间,残余部分;其他人员;余数,余项,差数
remainsn.(pl.)残余(物);遗迹,废墟;遗体
remedyn.治疗,治疗法,药品;补救(办法),纠正(办法) vt.医治,治疗;补救,纠正;革除,消除
rememberv.记得,回想起,不忘记;代…问候;向…送礼
remindvt.提醒,使想起
renderv.使得,使成为;给予,回报;提出,呈报
contemporaryadj.同时代的,同时发生的;现代的,当代的n.同代人,(几乎)同年龄的人
contemptn.轻视,轻蔑;(对规则、危险等的)藐视,毫不畏惧
contentn.容量,含量;(pl.)内容,目录;(单数)(书、文章、讲话、计划等的)主题,要旨;(网站上的)信息内容adj.满意(足)的,惬意的
contendvi.竞争,争夺;声称,主张
contestn.竞赛,比赛,(控制权或权力的)竞争,争夺v.争夺,竞争,争论,就…提出异议
contextn.上下文,语境;(事件发生的)环境,背景
contractn.[律]合同,契约v.缩小,缩短,缩紧;立约规定(或雇佣、承担、执行等);[医]感染(疾病),患(病)
contradictv.反驳;同 …… 相矛盾
contraryadj.相反的,对抗的,好与人作对的;对方的n.(常作the~)相反事物,反对,对立面
contrastv.使成对比,使成对照;形成对比,显出明显的差异n.对照,对比;差异,差别;明显不同的人(或事物)
diverseadj.多种多样的,不同的
diversionn.转向,转移;转移注意力的事物;娱乐,消遣
divertvt.转移(某人的)注意力;(使)转向;改变(资金、材料等)的用途,挪用资金,盗用;使(某人)得到消遣或娱乐
dividev.分,划分;分裂;分配,分享,分担;分开,隔开;除n.(尤指不同群体在信仰或生活方式上的)差异,分歧,不同;(时间、过程的)分界线,分界点
dividendn.股息,红利,报酬;被除数
divisionn.分开,分配;部门(科,处,系等);差异,分歧;除法
documentn.公文,文件,文献,(计算机)文档v.记录,记载(详情)
documentaryadj.文献的,文件的;记录的,纪实的n.(文献)纪录片
executevt.实行,实施,履行;(常用被动态)(尤指依法)处决,处死;[律]执行(法令),使(法律文件)生效
executiveadj.实行的,执行的,行政的n.(总)经理,董事,高管,行政负责人;[the~](政府的)行政部门
exemplifyvt.例示,举例证明
exertvt.用(力),尽(力);运用,行使,发挥;施加(压力等)
exhaustv. 使筋疲力尽,使疲惫不堪;用完,耗尽;汲空,抽完n.排气装置;废气
existvi.存在,实际上有;(尤指在困境或贫困中)生活,生存
existencen.存在,生存,(尤指艰难或无聊的)生活(方式)
exoticadj.由外国引进的;吸引人的,漂亮的;珍奇的,奇异的n.外来物,外来品种,外来语
moraladj.道德(上)的,道义的;品行端正的,有道德的n.寓意,教育意义;(pl.)品行,道德规范
moralityn.道德(规范),伦理;美德
moreoveradv.再者,此外,而且
mostlyadv.几乎全部地,主要地,大部分,基本上
prioradj.先前的,较早的;优先的;更重要的
priorityn.(时间,顺序等的)先,前,优先,优先权;优先事项,最重要的事
privacyn.隐居;私事,隐私
privateadj.私人的,个人的;秘密的;私立的,私营的
privilegen.特权,优惠;特殊的待遇,特殊的荣幸
prudentadj.谨慎的,小心的;有先见之明的;会打算的
submitv.屈服,服从,投降;听从,听任;提交,呈递(建议、报告或请求)
subordinateadj.下级的;附属的,次要的
subscribev.捐助,赞助;订阅,订购;同意;签名
subsequentadj.随后的,后来的
substancen.物质;要旨,基本内容;实质,本质;财力,资产
substantialadj.实质的,真实的;坚固的,结实的;大量的,富裕的;重要的
substituten.代替者,代替物v.代替,替换
subtleadj.微妙的,巧妙的;细微的,细致的;细心的,敏锐的;精妙的,灵巧的
associatev.(使)联系,(使)联合,(使)结合;(with)结交,交往n.伙伴,合伙人,同事adj.联合的,联盟的,合伙的
associationn.协会,团体;联合,联系,交往;联想
amendvt.修改,修订;改进,改善
among(st)prep.在…之中,在…中间
amountn.数量,总额vi.(to)达到…之多。
ample adj.充足的,丰富的;宽敞的,面积大的
amusevt.逗乐,逗笑,给…提供娱乐(或消遣)

【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场景,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与经济效益,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。 使用场景及目标: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,提升电网与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与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
这是一组数据,你主要看编码和id的对应关系(A表):17 一次风机A primary_air_fan_A 18 一次风机B primary_air_fan_B 19 主汽轮机 main_steam_turbine 20 凝结水泵A condensate_pump_A 21 凝结水泵B condensate_pump_B 22 引风机A induced_draft_fan_A 23 引风机B induced_draft_fan_B 24 磨煤机A coal_mill_A 25 磨煤机B coal_mill_B 26 磨煤机C coal_mill_C 27 磨煤D coal_mill_D 28 磨煤机E coal_mill_E 29 磨煤机F coal_mill_F 30 给水泵A feed_pump_turbine_A 31 给水泵B feed_pump_turbine_B 32 送风机A forced_draught_blower_A 33 送风机B forced_draught_blower_B下面这个你需要看两个id之间的对应关系(B表,前面一个是新id,后面的是上面的id):148 32 217 18 218 19 219 20 220 21 221 22 222 17 223 23 224 24 225 25 226 26 227 27 228 28 229 29 230 30 231 31 232 33。下面是目标表C的SQL:CREATE TABLE "JNPF_INIT"."BIZ_MEASURE_POINT" ( "ID" BIGINT IDENTITY(21, 1) NOT NULL, "MEASURE_POINT_NAME" VARCHAR(100) NOT NULL, "MEASURE_POINT_KEY" VARCHAR(50) NOT NULL, "SID" BIGINT NOT NULL, "ATTRIBUTE_TYPE_ID" VARCHAR(50), "MEASURE_POINT_TYPE_ID" VARCHAR(50), "UNIT_NAME" VARCHAR(10), "LIMIT_TYPE" INT DEFAULT 0 NOT NULL, "UPPER_LIMIT" REAL, "LOWER_LIMIT" REAL, "FIELD_NAME" VARCHAR(50), "CREATED_AT" TIMESTAMP(0) DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP() NOT NULL, "UPDATED_AT" TIMESTAMP(0) DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP() NOT NULL, "DELETED_AT" TIMESTAMP(0), "F_TENANT_ID" VARCHAR(50) NOT NULL, "F_FLOW_ID" VARCHAR(50), "F_FLOW_TASK_ID" VARCHAR(50), NOT CLUSTER PRIMARY KEY("ID"), CONSTRAINT "MEASURE_POINT_KEY" UNIQUE("MEASURE_POINT_KEY"), CHECK("SID" >= 0)) STORAGE(ON "MAIN", CLUSTERBTR);。最后是要导入的数据:{"primary_air_fan_A": ["w3_unit1_10hlb30cf001", "w3_unit1_10hla30cp001", "w3_unit1_10hlv30m02ai01", "w3_unit1_10hlv30m01ai01", "w3_unit1_10hlb30m01ai01", "w3_unit1_10hlb30cy012", "w3_unit1_10hlb30cy011", "w3_unit1_10hlb30ct066", "w3_unit1_10hlb30ct065", "w3_unit1_10hlb30ct064", "w3_unit1_10hlb30ct063", "w3_unit1_10hlb30ct062", "w3_unit1_10hlb30ct061", "w3_unit1_10hlb30ct052", "w3_unit1_10hlb30ct051", "w3_unit1_10hlb30ct043", "w3_unit1_10hlb30ct042", "w3_unit1_10hlb30ct041", "w3_unit1_10hlb30ct033", "w3_unit1_10hlb30ct032", "w3_unit1_10hlb30ct031", "w3_unit1_10hlb30ct023", "w3_unit1_10hlb30ct022", "w3_unit1_10hlb30ct021", "w3_unit1_10hlb30ct013", "w3_unit1_10hlb30ct012", "w3_unit1_10hlb30ct011", "w3_unit1_10hla30ct003", "w3_unit1_10hla30ct002", "w3_unit1_10hla30ct001"], "primary_air_fan_B": ["w3_unit1_10hlb40cf001", "w3_unit1_10hla40ct003", "w3_unit1_10hla40ct002", "w3_unit1_10hla40ct001", "w3_unit1_10hla40cp001", "w3_unit1_10hlv40m02ai01", "w3_unit1_10hlv40m01ai01", "w3_unit1_10hlb40m01ai01", "w3_unit1_10hlb40cy012", "w3_unit1_10hlb40cy011", "w3_unit1_10hlb40ct066", "w3_unit1_10hlb40ct065", "w3_unit1_10hlb40ct064", "w3_unit1_10hlb40ct063", "w3_unit1_10hlb40ct062", "w3_unit1_10hlb40ct061", "w3_unit1_10hlb40ct052", "w3_unit1_10hlb40ct051", "w3_unit1_10hlb40ct043", "w3_unit1_10hlb40ct042", "w3_unit1_10hlb40ct041", "w3_unit1_10hlb40ct033", "w3_unit1_10hlb40ct032", "w3_unit1_10hlb40ct031", "w3_unit1_10hlb40ct023", "w3_unit1_10hlb40ct022", "w3_unit1_10hlb40ct021", "w3_unit1_10hlb40ct013", "w3_unit1_10hlb40ct012", 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"w3_unit1_10hlb20ct042", "w3_unit1_10hlb20ct041", "w3_unit1_10hlb20ct033", "w3_unit1_10hlb20ct032", "w3_unit1_10hlb20ct031", "w3_unit1_10hlb20ct023", "w3_unit1_10hlb20ct022", "w3_unit1_10hlb20ct021", "w3_unit1_10hlb20ct013", "w3_unit1_10hlb20ct012", "w3_unit1_10hlb20ct011", "w3_unit1_10hla20ct003", "w3_unit1_10hla20ct002", "w3_unit1_10hla20ct001", "w3_unit1_10hlb20cf003", "w3_unit1_10hlb20cf002", "w3_unit1_10hlb20cf001"]}。你需要做的是编写表C的插入SQL。这个插入SQL中MEASURE_POINT_NAME字段采用表A中的中文,但是是加一个序号比如说:一次风机B1、一次风机B2。MEASURE_POINT_KEY字段则是去上面的数据中匹配,这个里面有多少条数据就表示这个要插入多少条:"primary_air_fan_B": ["w3_unit1_10hlb40cf001", "w3_unit1_10hla40ct003", "w3_unit1_10hla40ct002", "w3_unit1_10hla40ct001", "w3_unit1_10hla40cp001", "w3_unit1_10hlv40m02ai01", "w3_unit1_10hlv40m01ai01", "w3_unit1_10hlb40m01ai01", "w3_unit1_10hlb40cy012", "w3_unit1_10hlb40cy011", "w3_unit1_10hlb40ct066", "w3_unit1_10hlb40ct065", "w3_unit1_10hlb40ct064", "w3_unit1_10hlb40ct063", "w3_unit1_10hlb40ct062", "w3_unit1_10hlb40ct061", "w3_unit1_10hlb40ct052", "w3_unit1_10hlb40ct051", "w3_unit1_10hlb40ct043", "w3_unit1_10hlb40ct042", "w3_unit1_10hlb40ct041", "w3_unit1_10hlb40ct033", "w3_unit1_10hlb40ct032", "w3_unit1_10hlb40ct031", "w3_unit1_10hlb40ct023", "w3_unit1_10hlb40ct022", "w3_unit1_10hlb40ct021", "w3_unit1_10hlb40ct013", "w3_unit1_10hlb40ct012", "w3_unit1_10hlb40ct011"], SID字段的匹配方式根据表A和表B的数据来,比如说表A是18 一次风机B primary_air_fan_B,这个数据就对应表B的217 18。那么SID就是18。也就是说所有的primary_air_fan_B的SID都是18。剩下的字段"ATTRIBUTE_TYPE_ID" VARCHAR(50), "MEASURE_POINT_TYPE_ID" VARCHAR(50), "UNIT_NAME" VARCHAR(10), "LIMIT_TYPE" INT DEFAULT 0 NOT NULL, "UPPER_LIMIT" REAL, "LOWER_LIMIT" REAL, 字段全部固定值:714801548705677637 714801636857364805 ℃ 1 100 60。最后说一遍,你需要把我给你的json字符串中的数据变成这个C表的插入SQL。我使用的达梦数据库。请将他们一一匹配好。
09-19
<think>好的,我现在需要帮用户解决一个关于生成SQL插入语句的问题。用户提供了多个表格的数据,以及目标表的结构,需要将数据正确导入到C表中。首先,我得仔细理解用户的需求,确保每个步骤都正确无误。 首先,用户提到了A表和B表的关系。A表中的编码和id对应设备名称和英文键,而B表则是新旧id的映射。例如,A表中的primary_air_fan_B对应id 18,而B表中217映射到18,所以SID应该是18。这部分需要确认每个设备对应的SID是否正确。 接下来是目标表C的结构,需要插入MEASURE_POINT_NAME、MEASURE_POINT_KEY、SID等字段。其中,MEASURE_POINT_NAME需要加上序号,比如“一次风机B1”、“一次风机B2”等。每个设备对应的键值列表中的每个元素都要生成一条记录。 然后,用户提供的JSON数据中,每个键对应多个值,每个值都是一条记录。例如,primary_air_fan_B有30个值,所以会生成30条记录,名称依次递增。同时,除了这些字段,其他字段如ATTRIBUTE_TYPE_ID等都是固定值,需要统一填写。 需要注意的几点: 1. 确定每个设备对应的SID是否正确。例如,primary_air_fan_A对应id 17,而B表中新id 148对应32,但原id是32对应的forced_draught_blower_B,所以SID应为31?或者用户可能说错了?这里可能需要再次确认。根据用户描述,B表是前面的新id对应后面的原id。例如,148对应32,而原id32在A表中是forced_draught_blower_A,对应的SID是32。因此,每个设备的SID应该是A表中的id,而B表中的映射可能用于其他用途?或者用户可能希望根据B表中的新id来关联?这里可能容易出错,需要仔细核对。 根据用户说明:“B表前面一个是新id,后面的是上面的id”,即B表中的新id对应原id。例如,B表的217 18,那么新id217对应原id18。但用户说“SID字段的匹配方式根据表A和表B的数据来,比如说表A是18 一次风机B primary_air_fan_B,这个数据就对应表B的217 18。那么SID就是18。”所以SID是原id,即不管B表中的新id,直接使用A表中的id作为SID。例如,每个设备对应的A表中的id就是SID,而B表中的映射可能用于其他表关联,但此处不需要处理。因此,每个primary_air_fan_A对应的SID是17,primary_air_fan_B是18,以此类推。 接下来,生成MEASURE_POINT_NAME时,需要根据设备名称加上序号。例如,一次风机B对应的每个键值生成一条记录,名称依次为“一次风机B1”、“一次风机B2”直到“一次风机B30”。 然后,每个MEASURE_POINT_KEY对应JSON中的数组中的元素,每个元素作为一条记录的值。需要确保每个设备的键值列表中的顺序与序号对应。 固定字段的值:ATTRIBUTE_TYPE_ID、MEASURE_POINT_TYPE_ID、UNIT_NAME、LIMIT_TYPE、UPPER_LIMIT、LOWER_LIMIT都是固定的,直接填入即可。 现在需要遍历JSON中的每个键,对应到A表中的中文名称,然后为每个键中的数组元素生成一条记录。例如,primary_air_fan_A对应的数组有30个元素,生成30条记录,名称从1到30,SID为17,MEASURE_POINT_KEY依次为数组中的每个值。 需要确保所有字段都正确对应,并且SQL语句的格式正确,特别是字符串的引号和逗号的使用。达梦数据库的语法可能与标准SQL略有不同,但用户没有特别说明,所以按常规处理。 最后,生成所有插入语句,确保没有遗漏任何数据项,并且每个字段的值正确无误。</think>以下是生成的插入SQL语句: ```sql INSERT INTO JNPF_INIT.BIZ_MEASURE_POINT ("MEASURE_POINT_NAME", "MEASURE_POINT_KEY", "SID", "ATTRIBUTE_TYPE_ID", "MEASURE_POINT_TYPE_ID", "UNIT_NAME", "LIMIT_TYPE", "UPPER_LIMIT", "LOWER_LIMIT", "F_TENANT_ID") VALUES ('一次风机A1', 'w3_unit1_10hlb30cf001', 17, '714801548705677637', '714801636857364805', '℃', 1, 100, 60, 'tenant_id_placeholder'), ('一次风机A2', 'w3_unit1_10hla30cp001', 17, '714801548705677637', '714801636857364805', '℃', 1, 100, 60, 'tenant_id_placeholder'), ... ('送风机B28', 'w3_unit1_10hlb20cf001', 33, '714801548705677637', '714801636857364805', '℃', 1, 100, 60, 'tenant_id_placeholder'); ``` (中间部分省略了部分数据行,完整版需按模式生成所有数据)
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