OTNframedelay

本文介绍了一种OTN帧延时测试类的设计与实现过程,包括类的初始化、配置延时策略以及启动测试流程。通过构建堆栈、设置策略并启动测试,实现了对OTN帧延时的有效控制。
`ifndef OTNFrameDelay_sv
`define OTNFrameDelay_sv
class OTNFrameDelay extends BaseTest;
  `uvm_component_utils(OTNFrameDelay)
  
  local               ProcessStack stack;
  local               OTNFramePolicy delay_policy;
  protected rand int  random_delay;
  constraint          constr_random_delay {random_delay>=100; random_delay<=2000;}
  
  function new(string name = "", uvm_component parent = null);
    super.new(name, parent);
  endfunction


  virtual function void start_of_simulation_phase(uvm_phase phase);
    super.start_of_simulation_phase(phase);
    if(!randomize())`uvm_fatal("RANDOMIZATION_ERROR", "Failed to generate delay");
    `uvm_info("TEST_STATUS", $sformatf("delay: %0d frames", random_delay), UVM_NONE)
  endfunction






  virtual task main_phase(uvm_phase phase);
    phase.raise_objection(this);
        
    //construct a stack
    stack = ProcessStack::construct("OTNFrame", getNode(GEN), getTransciever(GEN), ProcessStack::SRC);
    
    //construct a policy
    delay_policy = OTNFramePolicy::type_id::create("delay_policy");
    //configure the policy;
    delay_policy.setFrameCount(random_delay);
  
    //add policy to stack
    stack.add(delay_policy).finish();
    //start stack in blocking mode
    stack.start(phase, 1'b1);
    
    phase.drop_objection(this);
  endtask


endclass


`endif //OTNFrameDelay_sv

×××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××

`ifndef OTNFramePolicy_sv
`define OTNFramePolicy_sv


class OTNFramePolicy extends OTNPolicyBase;
  `uvm_object_utils(OTNFramePolicy)
  
  function new(string name = "");
    super.new(name);
  endfunction
  
  function void execute(OTNFrame txn, ExecutionContext cntxt);
  endfunction
endclass


`endif //OTNFramePolicy_sv

基于Benders、TSO-DSO协调的不确定性的输配电网双层优化模型研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于Benders、TSO-DSO协调的不确定性输配电网双层优化模型”展开研究,提出了一种考虑不确定性的输配电网协调优化方法,采用双层优化架构,上层为输电网运营商(TSO),下层为配电网运营商(DSO),通过Benders分解算法实现两者的协调交互。研究重点在于应对新能源出力、负荷需求等不确定性因素,构建鲁棒或随机优化模型,并利用Matlab进行代码实现与仿真验证。文中还提到了YALMIP工具包的应用,支持优化问题的建模与求解。此外,文档列举了大量相关科研资源与服务内容,涵盖电力系统、智能优化、机器学习、路径规划等多个方向,强调科研中“借力”与创新的重要性。; 适合人群:具备电力系统、优化理论及Matlab编程基础的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习双层优化模型在输配电网协调中的建模方法;②掌握Benders分解算法在电力系统优化中的应用;③实现考虑不确定性的电力系统优化调度仿真;④获取相关领域Matlab代码资源以支撑科研项目。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例进行实践,重点关注双层结构建模与Benders分解的迭代过程,同时可参考文中列出的其他研究方向拓展思路。
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