粒子 动态
配电网故障重构matlab 采用粒子群算法实现33节点系统中任意线路故障情况下的重构程序
配电网故障重构matlab 采用粒子群算法实现33节点系统中任意线路故障情况下的重构程序，程序采用基本环理论，排除网络孤岛和环网等情况，注释清楚，有参考资料ID:91120686189293685 ......
动态公网IP 和 SRS
动态公网IP（Dynamic Public IP）是指由互联网服务提供商（ISP）分配给用户的动态IP地址，该地址是公共的，可以在公共互联网上访问。与静态公网IP不同，动态公网IP是临时分配的，并且在一段时间后可能会更改。这意味着每次重新连接到互联网时，用户可能会被分配一个新的动态公网IP地址。 动 ......
含光伏的储能选址定容模型 14节点 程序采用改进粒子群算法，对分析14节点配网系统中的储能选址定容方案
含光伏的储能选址定容模型 14节点 程序采用改进粒子群算法，对分析14节点配网系统中的储能选址定容方案，并得到储能的出力情况，有相关参考资料YID:89180677502911164 ......
多微网优化模型matlab 采用粒子群算法分析两个微网的优化调度，得到蓄电池
多微网优化模型matlab 采用粒子群算法分析两个微网的优化调度，得到蓄电池，发电机以及微网间功率传输，程序有参考资料ID:2250677167802685 ......
电动汽车充电站 选址定容matlab 采用粒子群算法，结合交通网络流量和道路权重，求解IEEE33节点系统与道路耦合系统模型
电动汽车充电站 选址定容matlab工具：matlab内容摘要：采用粒子群算法，结合交通网络流量和道路权重，求解IEEE33节点系统与道路耦合系统模型，得到最终充电站规划方案，包括选址和定容，程序运行可靠 ID:8245676855781210 ......
分布式鲁棒优化matlab 提出含风–光–水–火多种能源的分布鲁棒动态最优潮流模型
分布式鲁棒优化matlab 编程语言：matlab+cplex gurobi 针对大规模清洁能源接入电网引起的系统鲁棒性和经济性协调问题，提出含风–光–水–火多种能源的分布鲁棒动态最优潮流模型。 采用分布鲁棒优化方法将风光不确定性描述为包含概率分布信息的模糊不确定集。 将模糊不确定集构造为一个以风光 ......
虚拟储能 微电网优化matlab 采用matlab编程，通过改进粒子群算法得到基于虚拟储能的智慧楼宇模型
虚拟储能 微电网优化matlab 采用matlab编程，通过改进粒子群算法得到基于虚拟储能的智慧楼宇模型，程序运行稳定ID:3258650107119434 ......
基于粒子群的微网优化程序matlab 采用粒子群算法编制微网优化程序
基于粒子群的微网优化程序matlab 采用粒子群算法编制微网优化程序，最终得到各个主体出力情况，程序运行稳定可靠。ID:7550644333917082 ......
考虑交通流量的电动汽车充电站规划matlab 程序采用matlab编制，采用粒子群算法
考虑交通流量的电动汽车充电站规划matlab 程序采用matlab编制，采用粒子群算法，结合交通网络流量，得到最终充电站规划方案，程序运行可靠ID:5948641309933019 ......
DG储能选址定容模型matlab 程序采用改进粒子群算法，考虑时序性得到分布式和储能的选址定容模型
DG储能选址定容模型matlab 程序采用改进粒子群算法，考虑时序性得到分布式和储能的选址定容模型，程序运行可靠YID:87140641990659957 ......
JDK和CGLIB动态代理
1JDK和CGLIB动态代理的区别 JDK代理使用的是反射机制生成一个实现代理接口的匿名类，在调用具体方法前调用InvokeHandler来处理。CGLIB代理使用字节码处理框架asm，对代理对象类的class文件加载进来，通过修改字节码生成子类。JDK创建代理对象效率较高，执行效率较低；CGLIB ......
代理详解（java代理和CGLIB动态代理）
【代理】大家都知道，特别是在spring中aop、spring中的事务、spring解析注解@Configuration，以及最原始的解析spring.xml的配置，这些都是使用代理来进行实现的，所以今天进行总结下代理。 开始之前，我们需要解决一下3个问题： 1.为什么需要使用代理？ 2.jdk代理 ......
动态代理与Spring AOP
JDK 动态代理 被代理类 JDK动态代理基于接口创建代理，所以业务类必须至少实现一个接口。 public interface SmsService { String send(String message); void print(); } public class SmsServiceImpl ......
C# 根据前台传入实体名称，动态查询数据
前言： 项目中时不时遇到查字典表等数据，只需要返回数据，不需要写其他业务，每个字典表可能都需要写一个接口给前端调用，比较麻烦，所以采用下面这种方式，前端只需传入实体名称即可，例如：SysUser 1、获取实体类型 var entityType=Assembly.Load("XXX.Entity"). ......
原生开发能不能动态化？动态能力建设的主要流派有哪些？
移动互联网的普及，移动端被各类原生应用所占据，而这些应用更近似于 Software，依托于应用市场进行更新，只有其中的数据是实时的。这样，每次产品的更新，必须依赖用户的主动更新，从而造成了一定的用户成本，不利于产品的快速迭代，降低应用的试错能力。因此，移动端动态化方案逐渐走进大家的视野，并被大家所... ......
动态规划03——322. 零钱兑换
322. 零钱兑换 给你一个整数数组 coins ，表示不同面额的硬币；以及一个整数 amount ，表示总金额。 计算并返回可以凑成总金额所需的 最少的硬币个数 。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额，返回 -1 。 你可以认为每种硬币的数量是无限的。 示例 1： 输入：coins = [1, 2 ......
动态规划02——45. 跳跃游戏 II
45. 跳跃游戏 II 给定一个长度为 n 的 0 索引整数数组 nums。初始位置为 nums[0]。 每个元素 nums[i] 表示从索引 i 向前跳转的最大长度。换句话说，如果你在 nums[i] 处，你可以跳转到任意 nums[i + j] 处: 0 <= j <= nums[i] i + ......
matlab源代码粒子群优化算法分布式电源选址定容 电力系统大数据分析的卷积神经网络 python源代码
（1）粒子群优化算法分布式电源选址定容 如图12 matlab源代码，代码按照高水平文章复现，保证正确 分析了分布式电源接入配电网前后对网络损耗的影响，在此基础上提出采用混合模拟退火算法的改进粒子群优化算法进行分布式电源选址和定容的计算，其目的是使配电系统网络损耗进一步减少。 最后通过两个算例将本文 ......
关于粒子滤波在电力负荷预测中的应用 python源代码
关于粒子滤波在电力负荷预测中的应用 python源代码，代码按照高水平文章复现，有详细说明，保证正确 在线预测电力负荷，在贝叶斯框架的动态模型。 提供了顺序蒙特卡罗方法的回顾，并提供了所谓的粒子过滤器推导所需的计算。 还讨论了从它们的使用中产生的实际问题，以及文献中提出的处理它们的一些变体，在可能的 ......
微电网能源管理系统基于粒子群优化算法的风力光伏储能风光储系统的实时能量管理
（1）微电网能源管理系统基于粒子群优化算法的风力光伏储能风光储系统的实时能量管理 如图123 matlab源代码，代码按照高水平文章复现，保证正确 粒子群优化算法(PSO)，并将其应用于独立风力微型发电机组光伏能源系统的实时最优能量管理问题。 结果表明，所提出的基于pso的能量管理算法在考虑发电成本 ......
MATLAB代码：基于小生境粒子群算法的配电网有功-无功协调优化
MATLAB代码：基于小生境粒子群算法的配电网有功-无功协调优化 关键词：配电网优化 有功-无功优化 小升境粒子群 光伏波动性 DG配电网 参考文档：模型部分参考：《基于粒子群算法的含光伏电站的配电网无功优化_孙卓新》 算法部分参考：《分布式光伏接入的配电网无功优化研究_武晓朦》 仿真平台：MATL ......
MATLAB代码：基于粒子群算法的含风光燃储微网优化调度
MATLAB代码：基于粒子群算法的含风光燃储微网优化调度 关键词：微网优化调度 粒子群算法 风光燃储 参考文档：《基于多目标粒子群算法的微电网优化调度_王金全》仅参考部分模型，非完全复现 优势：代码注释详实，适合参考学习，非目前烂大街的版本，程序非常精品，请仔细辨识 主要内容：代码主要构建了含风电机 ......
MATLAB代码：基于改进二进制粒子群算法的含需求响应机组组合问题研究
MATLAB代码：基于改进二进制粒子群算法的含需求响应机组组合问题研究 关键词：机组组合 改进粒子群算法 需求响应 微网 参考文档：《A Modified Binary PSO to solve the Thermal Unit Commitment Problem》完全复现其中的第五章 仿真平台： ......
MATLAB代码：基于改进粒子群算法的分布式电源选址定容研究
MATLAB代码：基于改进粒子群算法的分布式电源选址定容研究 关键词：分布式电源 选址定容 模拟退火算法 参考文档：《改进的粒子群优化算法在分布式电源选址和定容中的应用》基本复现； 仿真平台：MATLAB 主要内容：代码主要做的是基于改进粒子群算法（模拟退火算法）的分布式电源选址定容模型，首先构建了 ......
基于强化学习（Q-learning算法）的需求响应动态定价研究
代码关键词：需求响应 强化学习 动态定价 编程语言：python平台 主题：16、基于强化学习（Q-learning算法）的需求响应动态定价研究 代码内容： 代码提出了一种考虑服务提供商（SP）利润和客户（CUs）成本的分层电力市场能源管理动态定价DR算法。 用强化学习（RL）描述了动态定价问题为离 ......
MATLAB代码：基于粒子群算法的电动汽车充电站最优选址和定容
MATLAB代码：基于粒子群算法的电动汽车充电站最优选址和定容 关键词：选址定容 电动汽车 充电站位置 仿真平台：MATLAB 主要内容：代码主要做的是一个电动汽车充电站的选址定容问题，提出了能够计及地理因素和服务半径的２步筛选法，以此来确定充电站的候选站址。 以规划期内充电站的总成本 （包括投资、 ......
动态规划_20230412
115、不同的子序列 给定一个字符串 s 和一个字符串 t ，计算在 s 的子序列中 t 出现的个数。 字符串的一个 子序列 是指，通过删除一些（也可以不删除）字符且不干扰剩余字符相对位置所组成的新字符串。（例如，"ACE" 是 "ABCDE" 的一个子序列，而 "AEC" 不是） 解题思路： 序列 ......
动态规划02——322. 零钱兑换
322. 零钱兑换 给你一个整数数组 coins ，表示不同面额的硬币；以及一个整数 amount ，表示总金额。 计算并返回可以凑成总金额所需的 最少的硬币个数 。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额，返回 -1 。 你可以认为每种硬币的数量是无限的。 示例 1： 输入：coins = [1, 2 ......
动态规划01——55. 跳跃游戏
55. 跳跃游戏 给定一个非负整数数组 nums ，你最初位于数组的 第一个下标 。 数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。 判断你是否能够到达最后一个下标。 示例 1： 输入：nums = [2,3,1,1,4] 输出：true 解释：可以先跳 1 步，从下标 0 到达下标 1, 然后 ......
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： ......