2、微软 Azure 云计算入门指南

微软 Azure 云计算入门指南

1. 云计算简介

云计算已经成为现代科技领域的热门话题,但很多人对其定义并不清晰。简单来说,云计算就是通过互联网使用共享的计算资源和服务。比如,我们使用智能手机时,照片、媒体、文件和设置的备份,以及随时随地通过网络获取内容,这些都是云计算的应用场景。此外,使用网络托管公司托管个人网站、访问在线视频或音乐服务等,也都属于云计算的范畴。

云计算所提供的资源主要包括以下硬件和软件组件:
- 计算(Compute) :即原始的计算能力,由中央处理器(CPU)和随机存取存储器(RAM)组成,为应用程序和数据提供运行平台。
- 存储(Storage) :持久存储意味着在微软的服务器上有一个地方可以存储文件和其他数据。当你将文件保存到云托管的存储账户时,文件将一直保留,直到你移动或删除它。
- 网络(Network) :Azure 提供软件定义的网络基础设施,可用于托管虚拟机和其他 Azure 服务。由于云计算几乎总是涉及互联网连接,因此“在线”和“云”在本质上是同义词。不过,企业也可以创建私有云,它具有公共云的大部分属性,但仅限于其私有网络环境。微软还推出了一种名为 Azure Stack 的私有、便携式版本的 Azure。
- 分析(Analytics) :用户无法直接接触云服务提供商的计算、存储或网络资源,最接近的方式是通过网页浏览器或管理应用程序查看其遥测数据。因此,Azure 和其他公共云提供商提供工具,让用户能够准确了解每分钟消耗的服务量。云计算分析还能为云基础设施提供有价值的故

内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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