随记

本文探讨了JavaScript中封装类及其属性值更新时遇到的问题,并对比两种不同的封装方式,一种直接修改全局变量的方式会导致值被覆盖,另一种通过创建新实例的方式能有效避免此问题。

做项目遇到的一些小问题,记下来。

封装js类调用

var chartParam ={
containerId:'sq1',
titleText:"",
subtitleText:"",           //无值不出现
subtitleAlign:null,
subtitleX:null,
subtitleY:null,
xAxisLabelsRotation:null,//为null就默认值,水平
xAxisLabelsFontSize:"12px",
yAxisTickInterval:null,    
yAxisTitleText:"亿度",
tooltipUnit:"亿度",
colors: new Array('#009966','#669999','#265430','#b7d275','#75780d','#9933CC','aa8f0e','#FFFFFF'),//颜色数组
type:"spline",
spacingTop:20,
spacingRight:10,
spacingBottom:5,
spacingLeft:5
};

这样封装重新赋值的时候,比如

function one(){

chartParam .containerId='sq2';

alert(chartParam .containerId);

}

function two(){

chartParam .containerId='sq3';

alert(chartParam .containerId);

}

同时调用这2个方法,会出问题,值会是sq3

下面的封装就好点了。

var ChartParam = {
createNew: function(){
var chartParam = {};

chartParam.containerId='sq1';
chartParam.titleText="";
chartParam.subtitleText="";           //无值不出现
chartParam.subtitleAlign=null;
chartParam.subtitleX=null;
chartParam.subtitleY=null;
chartParam.xAxisLabelsRotation=null;//为null就默认值,水平
chartParam.xAxisLabelsFontSize="12px";
chartParam.yAxisTickInterval=null;   
chartParam.yAxisTitleText="亿度";
chartParam.tooltipUnit="亿度";
chartParam.colors= new Array('#009966','#669999','#265430','#b7d275','#75780d','#9933CC','aa8f0e','#FFFFFF');//颜色数组
chartParam.type="spline";
chartParam.spacingTop=20;
chartParam.spacingRight=10;
chartParam.spacingBottom=5;
chartParam.spacingLeft=5;
return chartParam;
}
};


【EI复现】基于元模型优化算法的主从博弈多虚拟电厂动态定价和能量管理(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于元模型优化算法的主从博弈多虚拟电厂动态定价与能量管理的研究,结合Kriging模型与多目标遗传算法(NSGA2)实现最优变量求解,旨在提升多虚拟电厂系统在复杂电力市场环境下的调度效率与经济效益。研究通过Matlab代码实现,构建了主从博弈框架,其中上级为电网或运营商,下级为多个虚拟电厂,通过动态定价机制引导各虚拟电厂优化自身能量管理策略,兼顾供需平衡、成本控制与可再生能源消纳。该方法有效解决了高维非线性优化问题,提升了求解精度与收敛速度,适用于多目标、多约束的能源系统优化场景。; 适合人群:具备一定电力系统、优化算法与Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源管理、智能电网相关工作的技术人员;尤其适合致力于虚拟电厂、需求响应、博弈论应用等领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①应用于多虚拟电厂协同调度与市场竞价策略设计;②实现动态电价机制下的用户侧响应优化;③为含高比例可再生能源的配电网提供能量管理解决方案;④支持科研复现EI/SCI级别论文中的主从博弈与元模型优化方法。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码与网盘资料,重点理解Kriging代理模型的构建过程、NSGA2算法的集成方式以及主从博弈的数学建模思路,通过调试与仿真逐步掌握算法参数设置与性能评估方法,进而拓展至其他复杂能源系统优化问题。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值