14、Python编程与模型火车自动化项目全解析

Python编程与模型火车自动化项目全解析

1. Python函数基础

在Python编程中,函数与之前使用的代码有所不同,函数在被调用之前不会运行。在定义完函数后,通常会有一段以注释“# Main code starts here”开头的代码块,这段代码不在任何函数内部,因此在程序运行时会直接执行。它会依次调用各个函数,并且在每次调用之间设置了延迟。

例如, repeat_sequence 函数会调用另一个函数 sequence ,这样可以进一步实现代码的复用。在函数内部,有几个函数引用了变量 x ,这些变量是在函数内部创建的局部变量,仅在该函数内部有效。即使 repeat_sequence 调用了 sequence ,并且两个函数都引用了变量 x ,但它们的值是相互独立的。而存储灯光信息的列表是在函数外部创建的,所有函数都可以访问这个列表,无需为每个函数创建新的副本。

all_on all_off 函数的功能比较直观。 sequence 函数使用了嵌套循环,外层循环使用变量 x ,会为每个迪斯科灯执行一次。循环的第一次运行会关闭所有LED,然后打开第一个LED;第二次运行会关闭所有LED,然后打开第二个LED,以此类推,直到第四次运行关闭所有LED并打开第四个LED,这样就实现了单个LED从左到右依次点亮的效果。内层循环用于关闭所有LED,其实也可以用调用 all

考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开,结合Matlab代码实现,研究在可再生能源(如风电、光伏)出力具有不确定性的背景下,商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模(如场景生成缩减)、优化模型构建(如随机规划、鲁棒优化)以及需求响应机制设计(如价格型、激励型),并通过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外,文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例代码资源,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等多个方向,形成一个完整的科研支持体系。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何建模可再生能源的不确定性并应用于需求响应优化;②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真优化调度的方法;③复现论文结果或开展相关课题研究,提升科研效率创新能力。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码实例,逐步理解模型构建求解过程,重点关注不确定性处理方法需求响应机制的设计逻辑,同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习交叉验证。
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