为MinIO去除webUI大多数功能之前的最后一个版本，分享出来供大家使用

Delphi 11.3是一款强大的RAD（快速应用开发）工具，主要用于Windows、macOS、Linux、iOS和Android等多平台的应用程序开发。FMX（FireMonkey）是Delphi的一个重要组件，它提供了跨平台的用户界面设计能力，使得开发者可以创建具有现代感和一致性的UI，无论是在桌面还是移动设备上。本Demo源代码主要展示了如何利用Delphi 11.3和FMX构建一个三层分布式应用程序。 三层架构是一种常见的软件设计模式，它将应用程序分为三个逻辑部分：表现层（Presentation Layer）、业务逻辑层（Business Logic Layer）和数据访问层（Data Access Layer）。这种结构有助于提高代码的可维护性、可扩展性和复用性。 1. 表现层：这是用户与应用交互的接口，通常包括用户界面和控制器。在Delphi 11.3和FMX中，你可以使用FireMonkey控件库来创建丰富的图形界面，这些控件可以跨平台运行，确保在不同设备上的一致用户体验。 2. 业务逻辑层：这一层负责处理应用程序的核心功能和业务规则。它不依赖于任何特定的用户界面或数据存储，而是提供了一系列的业务服务供表现层调用。在Delphi中，可以创建独立的单元（Units）来封装业务逻辑，以便在不同的项目中重用。 3. 数据访问层：此层处理与数据库的交互，包括数据的读取、写入和查询。在Delphi中，你可以使用ADO（ActiveX Data Objects）、IBX（InterBase XE Components）或者DataFrame等组件来实现对各种数据库系统的访问。此外，对于分布式系统，可能还需要引入ORM（对象关系映射）框架，如ORMy，以简化数据库操作。 在Delphi 11.3的三层分布式Demo中，可能涉及的技术还包括： - 服务器端技术：如HTTP/HTTPS服务，可能使用 Indy 或其他网络库来处理客户端请求。 - 客户端技术：使用FireMonkey构建的跨平台客户端，通过HTTP协议与服务器通信。 - JSON 或 XML 作为数据交换格式，用于在客户端和服务器之间传输数据。 - 事务处理和错误处理机制，确保数据的一致性和完整性。 - 可能采用TMS Component Pack等第三方库，以增强应用的功能和性能。 这个Demo源代码将帮助开发者理解如何在实际项目中实施三层架构，以及如何利用Delphi 11.3和FMX的强大功能来创建分布式应用程序。通过研究这个Demo，你可以学习到如何组织代码结构、如何设计有效的接口以及如何实现跨平台的通信。这对于提升你的Delphi编程技能和理解分布式系统的设计原则非常有帮助。

内容概要：本文探讨了分布式鲁棒优化（DRO）在处理电力系统中风光发电不确定性的问题。文中介绍了利用Wasserstein距离构建模糊不确定集的方法，通过MATLAB、Yalmip和Cplex进行仿真，实现了含风、光、水、火多种能源的分布鲁棒动态最优潮流模型。该模型能够在满足风光预测误差服从模糊不确定集内的极端概率分布情况下，最小化运行费用，从而提高系统的鲁棒性和经济性。 适合人群：从事电力系统研究、优化算法开发的研究人员和技术人员，以及对分布式鲁棒优化感兴趣的学者。 使用场景及目标：适用于需要处理风光发电不确定性的电力系统优化场景，目标是提升系统的鲁棒性和经济性，确保大规模清洁能源接入电网后的稳定运行。 其他说明：文中提供了详细的代码示例，展示了如何定义变量、构建模糊不确定集、设置目标函数和约束条件，并最终求解模型。此外，还讨论了选择合适的Wasserstein距离半径的重要性及其对模型性能的影响。

基于MATLAB的全面ADMM算法实现：串行与并行迭代方式应用于综合能源协同优化,MATLAB实现三种ADMM迭代方式的综合能源分布式协同优化算法,MATLAB代码：全面ADMM算法代码，实现了三种ADMM迭代方式 关键词：综合能源 分布式协同优化 交替方向乘子法 最优潮流 参考文档：《基于串行和并行ADMM算法的电_气能量流分布式协同优化_瞿小斌》 仿真平台：MATLAB 主要内容：本代码是较为全面的ADMM算法代码，实现了三种ADMM迭代方式，分别是：1、普通常见的高斯-赛德尔迭代法。 2、lunwen中的串行高斯-赛德尔迭代方法。 3、lunwen中的并行雅克比迭代方法程序的应用场景为参考文献中的无功优化方法，具体区域的划分可能有细微差别，但是方法通用。 ,核心关键词： MATLAB代码; 全面ADMM算法; 三种ADMM迭代方式; 交替方向乘子法; 分布式协同优化; 最优潮流; 串行高斯-赛德尔迭代; 并行雅克比迭代; 无功优化方法。,基于MATLAB的综合能源系统ADMM算法三种迭代方式优化仿真程序

基于牛拉法的含分布式电源IEEE33节点配电网潮流计算程序，考虑风光接入等效为PQV和PI节点处理,基于牛拉法的含分布式电源IEEE33节点配电网潮流计算程序（考虑风光接入，含注释）,含分布式电源的IEEE33节点配电网的潮流计算程序，程序考虑了风光接入下的潮流计算问题将风光等效为PQV PI等节点处理，采用牛拉法开展潮流计算，而且程序都有注释 --以下内容属于A解读，有可能是一本正经的胡说八道，仅供参考 这段代码是一个用于电力系统潮流计算的程序。潮流计算是电力系统运行和规划中的重要环节，用于计算电力系统中各节点的电压、功率等参数。这段代码主要实现了以下功能： 初始化相关参数：代码一开始定义了一些变量，包括节点个数、支路个数、平衡节点号、误差精度等。 构建节点导纳矩阵：根据给定的支路参数矩阵，通过遍历支路，计算节点导纳矩阵Y。节点导纳矩阵描述了电力系统中各节点之间的电导和电纳关系。 处理PQ节点和PV节点：根据给定的节点参数矩阵，对PQ节点和PV节点进行处理。对于PQ节点，根据节点注入有功和无功功率计算节点注入功率；对于PV节点，根据节点注入有功功率和电压幅值计算节点注入功率

"基于多时间尺度优化的含分布式光伏配电网有功无功协调策略复现：日前预测与日内校正的二阶锥模型线性化处理","基于多时间尺度优化的含分布式光伏配电网有功无功协调调度策略复现：日前预测与日内校正的二阶锥模型线性化处理",基于MPC含分布式光伏配电网有功无功协调优化复现 日前决策出各设备预测出力，日内对各设备出力进行校正，使用二阶锥模型线性化处理，日前时间尺度为1h，日内时间尺度为15min，多时间尺度日前日内调度，模型见文献，仿真结果见图。 ,核心关键词：MPC; 分布式光伏配电网; 有功无功协调优化; 复现; 日前决策; 设备预测出力; 日内校正; 二阶锥模型; 线性化处理; 多时间尺度调度; 仿真结果。,基于多时间尺度调度的配电网优化复现

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本文针对轮胎纵向与横向力的关系协调，提出了基于虚拟轨道列车（VRT）系统的分布式驱动模式下层级化的合作控制方法，并构建了多体动力学仿真平台验证所提方案的有效性和优化结果，确保了车辆的行驶状态并大大改善了列车转向时的稳定性。研究表明，该方法不仅提高了路径跟随性能还降低了峰值负载率，并使整个车组负荷率分布更为平均。 适用于轨道交通领域的研究者以及车辆控制系统的设计与研发人员。 应用场景为城市交通系统规划，解决三四线城市的拥堵问题，以及一二线城市交通运输工具补充，具体目标为提高VR系统中轮胎纵横方向的力量分配及其对列车运行的影响效果。 推荐进一步探索更多实际运营环境条件下，不同参数设置的合作控制策略表现。

内容概要：本文详细介绍了EPLAN电气项目图纸的内容，特别是针对变频器、伺服、西门子PLC1500及ET200S分布式IO模块的应用实例。文中不仅展示了具体的梯形图编程、参数设置方法，还提供了丰富的实际工程案例，帮助读者深入理解这些组件的工作原理及其在自动化控制系统中的应用。此外，文章强调了EPLAN图纸的设计技巧，如宏变量的使用、地址分配、交叉引用等功能，以及如何避免常见的错误，如地址冲突、符号库误用等。 适合人群：从事电气工程设计、自动化控制领域的工程师和技术人员，尤其是希望提高EPLAN绘图技能和解决实际工程项目中常见问题的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要理解和掌握EPLAN电气项目图纸绘制、调试和优化的场合。主要目标是帮助读者更好地理解电气系统的构成和运行逻辑，提升实践能力和解决问题的能力。 其他说明：文章通过具体实例和详细的步骤指导，确保读者能够将理论知识应用于实际工作中，从而提高工作效率并减少错误发生的可能性。

内容概要：本文详细介绍了如何利用Simulink进行MMC（模块化多电平变换器）储能系统的仿真，特别聚焦于DCDC升降压储能模块的SOC（荷电状态）均衡控制。文中首先解释了双有源桥结构及其参数设置的关键点，随后深入探讨了模型预测控制（MPC）的具体实现方法，包括权重矩阵的选择、预测时域的设定以及优化问题的构建。此外，文章还讨论了SOC均衡策略，提出了将相邻模块的SOC差作为虚拟阻抗的方法，并展示了仿真结果对比，证明MPC方案相比传统PI控制在均衡时间和超调量方面的优越性。最后，作者分享了一些调试经验和常见问题的解决方案。 适合人群：从事电力电子、储能系统研究和开发的技术人员，尤其是对MMC储能系统和模型预测控制感兴趣的工程师。 使用场景及目标：适用于需要进行MMC储能系统仿真和优化的研究项目，旨在提高储能系统的SOC均衡控制性能，减少超调量，缩短均衡时间，同时确保系统的稳定性和可靠性。 其他说明：文章提供了详细的代码示例和调试建议，帮助读者更好地理解和应用相关技术。强调了仿真过程中需要注意的实际问题，如参数选择、仿真步长与开关频率的匹配等。