模型 节点 质量 方法
电力现货价格模型中的贝叶斯校正与跳变分量个数 Matlab C++-Mex源代码MCMC算法
电力现货价格模型中的贝叶斯校正与跳变分量个数 Matlab C++-Mex源代码MCMC算法,保证正确 模拟现货电价峰值。 这是通过开发用于贝叶斯模型校准的马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)程序和模型充分性的贝叶斯评估(后验预测检查)来实现的。 通过将消季节化的电力现货价格建模为扩散的总和过程和多重有符 ......
使用多级蒙特卡洛方法加速电力系统风险分析充分性评估python源代码
使用多级蒙特卡洛方法加速电力系统风险分析充分性评估python源代码,文章对应代码,保证正确 阐述了MLMC方法如何应用于电力系统风险分析,特别是系统充分性评估问题。 确定了特别适合MLMC实现的通用模型模式,并引入了计算速度度量,以一种易于在工具、蒙特卡罗方法和风险度量之间进行比较的方式来量化模拟 ......
带有ZIP负载的三相配电潮流的Z-Bus方法的收敛性matlab源代码
带有ZIP负载的三相配电潮流的Z-Bus方法的收敛性matlab源代码,代码按照高水平文章复现,保证正确 单相分布负荷流中Z-Bus方法的收敛性及唯一解的存在性 用z总线法求解含wye和delta等功率、恒流、恒阻抗负载(ZIP负载)的三相配电网的负载流问题。 z总线方法被看作是一个不动点迭代。 利 ......
现代电网的存储管理matlab源代码 本文介绍了一种电网储能管理方法。 从发电和用电需求的随机特性出发
现代电网的存储管理matlab源代码,代码按照高水平文章复现,保证正确,Jupyter Notebook编写,需要安装Python 本文介绍了一种电网储能管理方法。 从发电和用电需求的随机特性出发,提出了一个将每个时间步的储存水平作为其之前状态和实现的电力盈 亏的函数的方程。 由此,我们可以得到下一 ......
实现软件架构质量属性的战术
实现软件架构质量属性的战术 信2005-1 张昱洲 20204226 架构设计则为满足架构需求的质量属性寻找适当的战术。对如何实现特定的质量属性感兴趣。质量需求指定了软件的响应,以实现业务目标。我们感兴趣的是设计使用设计模式、架构模式或架构策略创建设计的“战术“。 是什么使一个设计具有了可移植性,一 ......
电力市场中生产者的战略招标:一种凸松弛方法matlab 源代码,代码按照高水平文章复现
电力市场中生产者的战略招标:一种凸松弛方法matlab 源代码,代码按照高水平文章复现,保证正确 电力市场中的战略投标问题在电力系统中得到了广泛研究,通常是通过制定难以解决的复杂的双层优化问题来进行的。 解决此类问题的最新方法是将它们重新构造为混合整数线性程序(MILP)。 但是,一旦网络规模增加, ......
最优控制电池储能模型 蓄电池储能模型的最优控制python源代码
最优控制电池储能模型 蓄电池储能模型的最优控制python源代码,代码按照高水平文章复现 包含五个python脚本,它从data .csv读取价格、负载和温度数据。 然后用本文中描述的决策变量、目标和约束构造一个pyomo抽象模型。 然后使用开放源代码的内部点算法求解器ipopt来计算最优解,并绘制 ......
一种分布式鲁棒优化的微电网单元分配方法 python源代码,针对电网负荷和电力市场价格不确定的情况,提出了一种分布式鲁棒单元承诺方法
一种分布式鲁棒优化的微电网单元分配方法 python源代码,代码按照高水平文章复现,保证正确 针对电网负荷和电力市场价格不确定的情况,提出了一种分布式鲁棒单元承诺方法。 提出的关键推力的方法是利用Kullback-Leibler分歧概率分布和制定一个优化问题,最小化预期成本所带来的最坏的分布模糊集。 ......
电网经济和频率控制的多层,多时间尺度模型方法 Julia源代码,代码按照高水平文章复现
电网经济和频率控制的多层,多时间尺度模型方法 Julia源代码,代码按照高水平文章复现,保证正确,可先发您文章看是否满足您的要求 由于分散的可再生能源和存储的不断增加,电力系统受到根本性变化的影响。 系统中新参与者的去中心化本质要求构建电网的新概念,并实现从几秒到几天的广泛控制任务。 本文提出了一个 ......
MacOS下强行运行任何来源的APP的方法
1、首先在电脑左上方点击“系统偏好设置” 2、点击“安全性与隐私”按钮。 3、勾选“任何来源”按钮,打开即可。 有时候这个选项会不存在,那么需要关闭系统的Gatekeeper,在终端中使用此命令打开:sudo spctl --master-disable 执行上述步骤之后,出现“任何来源”选项,一般 ......
大模型入门(二)—— PEFT
PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning)是hugging face开源的一个参数高效微调大模型的工具,里面集成了4中微调大模型的方法,可以通过微调少量参数就达到接近微调全量参数的效果,使得在GPU资源不足的情况下也可以微调大模型。 1)LORA:LOW-RANK A ......
直接使用axios调用接口的方法
1.在当前文件script标签里面引入axios import axios from "axios" 2.在methods中定义函数 getTest() { var apiUrl = "http://xxxxx/api/cicd-server/cicd/querylist" var params = ......
带补偿和电力市场上升问题的二元平衡问题的精确求解方法 二元策略中的纳什均衡
带补偿和电力市场上升问题的二元平衡问题的精确求解方法 二元策略中的纳什均衡 GAMS源代码,代码按照高水平文章复现,保证正确 纳什均衡在游戏中与二元决策变量包括薪酬支付和激励相容约束的非合作博弈理论直接转化为一个优化框架代替使用一阶线性化的条件,或放松的完整性的条件。 重新公式提供了一种新的方法来获 ......
做价值投资要有正确的方法和坚定的信念
周五,沪深两市维持震荡走势,今年以来A股市场出现了连续回调,特别是去年涨幅较大的一些赛道股,在获利回吐的压力之下出现较大幅度下跌,而低估值蓝筹股则逆势反弹,市场的风格如期切换。 在去年年底我提出2022年A股市场将是价值投资的大年,业绩为王是主要的投资思路,A股一开年就体现了这种风格上的切换,但是这 ......
基于模型强化学习的离网微电网终身控制Python源代码
基于模型强化学习的离网微电网终身控制Python源代码,保证正确 离网微网的终身控制问题包括两个任务,即对微网设备的状态进行估计和通过预测未来消费量和可再生产量来考虑不确定性的运行规划。 有效控制的主要挑战来自于随时间发生的各种变化。 提出了一个用于农村电气化离网微电网建模的开源强化框架。 将孤立微 ......
深度强化学习方法来解决电力系统的控制和决策问题 源代码
深度强化学习方法来解决电力系统的控制和决策问题 源代码 利用InterPSS仿真平台作为电力系统模拟器。 开发了一个与OpenAI兼容的电网动态仿真环境,用于开发、测试和基准测试电网控制的强化学习算法。 电力系统应急控制,控制方案采用深度强化学习(DRL)高维特征提取和非线性泛化能力。 提出了基于D ......
MATLAB代码:基于交替方向乘子法与纳什谈判的社区微网电能共享模型
MATLAB代码:基于交替方向乘子法与纳什谈判的社区微网电能共享模型 关键词:分布式交易 交替方向乘子法ADMM 纳什谈判 社区微网 产消者 仿真平台:MATLAB YALMIP+CPLEX+MOSEK 主要内容:代码主要做的是一个社区微网内部产消者之间P2P电能交易与共享的问题。 构建了基于合作博 ......
Python终止线程的方法
亲测使用如下方法有效,但是如果线程中涉及获取释放锁,可能会导致死锁。 def _async_raise(tid, exctype): """ 线程退出,这种方法是强制杀死线程,但是如果线程中涉及获取释放锁,可能会导致死锁。 :param tid: thread id :param exctype: ......
SMT贴片加工钢网工艺制作方法
smt贴片加工过程中,首先要进行锡膏印刷,而锡膏印刷的工作原理就是用机器刮刀将锡膏推送到钢网的孔洞中,使锡膏与pcb板的电子元器件接触,为下一步焊接做准备。钢网的作用就是与pcb板焊盘位置固定,使锡膏完全贴合在焊盘上。钢网的制作也变得尤为重要,它决定着印刷品质,同时也是smt贴片工艺的奠基作用。那你 ......
百度文心大模型API测试
功能介绍 ERNIE 3.0系列API可以广泛应用于任何涉及自然语言理解或自然语言生成的任务中。我们预置了多种任务,您可以通过API的方式直接调用ERNIE 3.0大模型的“零样本”能力,也可以自定义任务体验大模型的强大能力。 应用场景 ERNIE 3.0系列API的应用场景包括几乎所有自然语言处理 ......
A start job is running for Raise network interface(5min 13s )问题解决方法 【轉】
我在笔记本电脑上安装了Ubuntu 16.04,当我有局域网连接时,启动ubuntu是很快的,当LAN电缆断开时,需要大约5分钟才能获得登录屏幕,这个实在是无法忍受。我的推测,且不一定准确我是通过Ubunut server安装的系统,安装时候链接了网络。所以系统被自动设置成连接到路由器自动通过DHC ......
C++动态分配(new)二维数组的若干方法
写在前面 之前刷动态规划的题目,多需要用到二维数组(也许后面再优化成一维)。如果每次都按照给定数的范围直接声明为全局二维数组变量,又总觉得的不够优雅。查阅了一些网上的资料后,总结了一些使用方法,就写下这篇博文用以记录。 方法1——动态分配(new)一维数组,再强制类型转换为二维(个人使用,推荐指数: ......
【fastadmin】模型关联
说明 模型关联大概包含三种,一对一,一对多,多对多,我现在实现的是一对一模型关联 我用自己创建的两个表来实现关联,一个是学生信息表fa_ystudent还有一个是学生成绩表fa_yscore. 选择其中一个fa_ystudent作为主表,还有一个作为关联的表 两个表如下图所示 操作 打开在线命令管理 ......
CPU利用率过高排查方法
参考 Linux top命令详解:持续监听进程运行状态 How to Use the Linux top Command Linux系统中CPU占用率较高问题排查思路与解决方法 缓冲(buffer)和缓存(cache)的区别: 缓冲(buffer)是在向硬盘写入数据时,先把数据放入缓冲区,然后再一起 ......
使用 LoRA 和 Hugging Face 高效训练大语言模型
在本文中,我们将展示如何使用 大语言模型低秩适配 (Low-Rank Adaptation of Large Language Models,LoRA) 技术在单 GPU 上微调 110 亿参数的 FLAN-T5 XXL 模型。在此过程中,我们会使用到 Hugging Face 的 Transfor ......
类成员初始化的两种方法,const,static类成员的初始化
类成员初始化的两种方法,const,static类成员的初始化 我们已经知道可以用构造函数里的代码来初始化对象,这就是我们要用的第一种初始化方式。 第一种初始化方式 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; class Entity { private ......
NumPy 秘籍中文第二版:八、质量保证
原文:NumPy Cookbook - Second Edition 协议:CC BY-NC-SA 4.0 译者:飞龙 “如果您对计算机撒谎,它将帮助您。” -- Perry Farrar,ACM 通讯,第 28 卷 在本章中,我们将介绍以下秘籍: 安装 Pyflakes 使用 Pyflakes 执 ......
基于短时幅度谱估计方法的数字语音信号增强matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 语音处理过程中受到各种各样噪声的干扰,不但降低了语音质量,而且还将使整个系统无法正常工作。因此,为了消除噪声干扰,在现代语音处理技术中,工业上一般采用语音增强技术来改善语音质量从而提高系统性能。基于短时幅度谱估计来研究 ......
git 清理提交信息 (commits) 的常用方法
用 git 管理文件的时候,commit 多了可能发现 .git 目录非常大,甚至远超管理的文件本身。下面是一些减小 .git 文件大小的方法。 清理优化本地版本库 git gc --prune=now 清理合并不必要的commit 利用 rebase 变基,交互式选择和合并commit git r ......