第一篇博客

        不知道为什么突然想要写博客,可能自己感到一些压力吧。不管是情感还是学业。想要记录一些自己的想法吧。很多事情无法和别人说,只好写下来。前途未卜,唉。

        不知道自己能走到什么程度,感觉自己的学业好像遇到了比较大的困难,现在还没有找到一个确定的方向,最近又要转投压缩感知的方向了,感觉压缩感知很有意思,利用比较少的信息,解压缩出大量的信息。数学真是有它的魅力吧。然而总是感觉那些东西和我距离太遥远。我们只能跟随别人的脚步吧,无论如何也算是在进步吧。还是做一个平凡的人吧,好像也只能做个平凡的人,感觉自己真的不适合搞科研,但是有感觉有的事情真的挺有意思的,人就是这么的矛盾吧。还是默默地努力吧。最好将来能够追求一些东西。


【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。
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