内容概要：本文详细解析了一个基于C#实现的AGV-WCS调度系统。该系统涵盖了任务调度、路径规划、数据库设计、通信管理和日志记录等多个核心模块。任务调度模块采用了Parallel.ForEach进行并行派单，并引入了动态锁机制防止重复派单。路径规划模块不仅实现了基本的A*算法，还加入了转向惩罚和拥堵系数等实际业务因素。数据库设计方面，使用了SQL Server的空间数据类型和复合索引来优化查询性能。通信模块通过TCP长连接管理和心跳检测确保了系统的稳定性和可靠性。日志设计采用了双写策略，确保日志不丢失。此外，系统还实现了状态机用于任务状态流转管理。 适合人群：具备一定编程基础，尤其是熟悉C#和SQL Server的开发者，以及对AGV调度系统感兴趣的工程师。 使用场景及目标：适用于工业自动化领域的AGV调度系统开发，帮助开发者理解和实现高效的AGV调度算法，优化路径规划，提升通信稳定性，确保任务高效执行。 其他说明：文中提到的系统虽然是开源实现，但在实际应用中仍需进一步优化，如增加分布式锁、改进通信协议等。作为学习材料，该系统提供了丰富的实战经验和技术细节，有助于快速掌握AGV调度系统的核心逻辑。

内容概要：本文详细介绍了在电力系统中，特别是在高可再生能源渗透率的情况下，如何利用Matlab实现分布鲁棒联合机会约束下的能量和备用调度。文中讨论了两阶段随机程序的应用，重点解释了Wasserstein模糊集的作用及其在处理不确定性和保障系统安全方面的优势。通过具体的Matlab代码示例展示了如何构建Wasserstein模糊集、处理联合机会约束以及优化调度策略。实验结果表明，相比传统的随机规划方法，该模型不仅提高了系统的可靠性，还显著降低了成本波动，实现了更好的经济性和鲁棒性的平衡。 适合人群：从事电力系统研究和技术开发的专业人士，尤其是关注可再生能源接入和智能电网调度的研究人员和工程师。 使用场景及目标：适用于需要解决高可再生能源渗透带来的不确定性和复杂性的电力系统调度场景。主要目标是在保证系统安全可靠的前提下，降低运营成本，提高经济效益。 其他说明：文中提供的Matlab代码为简化版本，实际应用时需根据具体情况调整和完善。此外，文中提到的一些关键技术如Wasserstein模糊集、联合机会约束等，对于理解和改进现有调度模型具有重要指导意义。

内容概要：本文详细探讨了电力系统经济调度中如何将网损纳入优化模型，以降低总发电成本。首先介绍了网损的概念及其重要性，然后通过具体的三机系统实例展示了如何利用B系数法将网损表示为发电机出力的二次函数。接着，文章提供了完整的Python代码实现，使用SciPy库进行优化求解，并解释了关键步骤如定义成本函数、网损函数以及设置约束条件。此外，文中还强调了B矩阵正定性的必要性和初始值选择的影响，同时给出了实际应用中的注意事项和潜在陷阱。最后，通过对比不同情况下（考虑网损与否）的优化结果，证明了考虑网损能够显著提高调度方案的经济性和准确性。 适合人群：电力系统相关专业学生、研究人员及工程师，尤其是对电力系统经济调度感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于课程作业、竞赛项目或实际工程项目中涉及电力系统经济调度问题的研究与开发。主要目标是在满足负荷需求的前提下，通过科学合理的优化算法最小化发电成本。 其他说明：文章不仅提供了理论推导和代码实现，还分享了一些实践经验，如如何避免常见的错误（如B矩阵对角线元素为负）、如何选择合适的初始值等。这些经验有助于读者更好地理解和应用所学知识。

内容概要：本文详细介绍了基于刘一欣教授提出的微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法的复现过程。首先，通过Pyomo建模框架搭建了双层优化结构，将不确定性（如光伏和风机出力波动、负荷变化）纳入数学模型。文中展示了如何利用盒式不确定集和多面体集合来处理风光出力的不确定性，并通过列与约束生成（C&CG）算法解决主问题和子问题之间的迭代优化。此外，文章探讨了储能系统与需求响应负荷的协同控制策略，以及如何通过动态调整充放电阈值提高系统的稳定性和经济性。最后，通过对实际案例的数据验证，证明了鲁棒优化方法在极端场景下的优越性能。 适合人群：从事电力系统研究、微电网调度优化的研究人员和技术人员，尤其是对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出力波动和负荷突变的微电网调度场景，旨在提高系统的鲁棒性和经济性，确保在不确定条件下仍能保持稳定的电力供应。 其他说明：文章不仅提供了详细的理论推导和代码实现，还分享了许多实际调试的经验教训，帮助读者更好地理解和应用这一先进的调度方法。

内容概要：本文详细介绍了针对风光水火储多能系统的互补协调优化调度策略。首先，文章提出了分层优化的概念，分为上层和下层模型。上层模型主要关注储能系统的优化，旨在最小化净负荷波动并最大化储能系统的运行收益。下层模型则侧重于火电机组和可再生能源的协同运作，力求最小化火电机组的运行成本和可再生能源的弃电量。文中提供了具体的Python伪代码示例，用于解释各个优化目标的具体实现方式。此外，文章还讨论了分解协调算法的应用，即通过交替方向乘子法（ADMM）实现上下层模型之间的协调。最后，通过对改进的IEEE30节点系统的测试，验证了所提出策略的有效性和优越性。 适合人群：从事电力系统优化调度研究的专业人士，尤其是对多能系统互补协调优化感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要提升电力系统效率、降低成本、减少弃电量的实际应用场景。具体目标包括：①通过优化储能系统，实现更好的削峰填谷效果；②通过优化火电机组运行，降低运营成本；③通过优化可再生能源消纳，减少弃电量。 其他说明：文章不仅提供了理论上的优化策略，还给出了详细的Python代码实现，便于读者理解和实践。同时，强调了在实际应用中需要注意的问题，如变量耦合过多可能导致的迭代震荡等。

内容概要：本文详细探讨了电力市场中抽水蓄能电站的三种主要调度模式：自调度、半调度和全调度。通过对美国电力市场的实例分析，展示了不同模式下的优化模型和Matlab代码实现。自调度模式由电站自行决定充放电时机，仅考虑水库容量和充放电效率；半调度模式则在电网指导下进行优化，增加了机组启停和爬坡率等约束；全调度模式将电站完全交由电网统一调度，实现了系统级优化。文中还讨论了各模式在中国电力市场的应用前景及改进建议。 适合人群：从事电力系统调度、优化算法研究的专业人士，以及对电力市场感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于电力市场调度策略的研究与实施，特别是针对抽水蓄能电站的优化调度。目标是提高电站经济效益的同时确保电网的安全稳定运行。 其他说明：文章提供了详细的Matlab代码示例，帮助读者理解和实现各种调度模式的优化模型。此外，还强调了中国电力市场特点对调度模式选择的影响，提出了适应国情的具体建议。

"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

Quartz是一个开源的作业调度框架，它为Java应用程序提供了强大的定时和计划功能。在Java项目中，Quartz常被用来执行周期性的任务，比如数据备份、日志清理、定时发送邮件等。本“quartz任务调度框架简单实用小demo”旨在帮助开发者快速理解和应用Quartz。 1. **Quartz基本概念** - **Job**: 任务的基本单元，代表一个需要执行的工作。 - **Trigger**: 触发器，决定Job何时被执行。 - **Scheduler**: 调度器，负责管理和执行Jobs以及Triggers。 2. **Quartz工作流程** - 创建Job类，实现`org.quartz.Job`接口，并重写`execute(JobExecutionContext context)`方法，定义具体任务。 - 然后，创建Trigger，设置执行时间，如CronTrigger用于基于cron表达式的时间触发，SimpleTrigger则用于固定间隔触发。 - 接着，将Job与Trigger关联，通过Scheduler实例的`scheduleJob(JobDetail, Trigger)`方法添加到调度器中。 - 启动Scheduler，`scheduler.start()`，Quartz将根据配置自动执行任务。 3. **Quartz配置** - Quartz可以通过XML配置文件或代码动态配置。在项目中，可能需要配置JobStore（如RAMJobStore、JDBCJobStore）来存储Jobs和Triggers。 - 通过`StdSchedulerFactory`可以加载配置文件并创建Scheduler实例。 4. **Demo运行** - "test-quartz"可能是包含Quartz demo的目录，其中可能有主类、Job实现类、Trigger配置等相关文件。 - 运行主类，Quartz会读取配置并开始调度。通常，主类会创建Scheduler，注册Job和Trigger，然后启动Scheduler。 5. **Quartz优势** - 弹性：Quartz可以处理大量的并发任务，且支持分布式调度。 - 灵活性：通过CronTrigger和SimpleTrigger，可以实现复杂的调度需求。 - 可扩展性：支持插件，方便添加新功能或扩展现有功能。 6. **注意事项** - 为了保证程序的健壮性，应该处理好Job执行时可能出现的异常，避免影响整个调度系统。 - 如果项目是Web应用，需要考虑在Web容器启动和停止时正确地启动和关闭Scheduler。 通过这个简单的Quartz demo，你可以学习到如何在Java项目中集成Quartz，创建和调度任务。在实际开发中，你可以根据项目需求调整Job和Trigger的配置，实现更加复杂和灵活的任务调度。

内容概要：本文详细介绍了如何使用MATLAB和NSGA-II算法实现风光水多能互补系统的协调优化调度。首先，构建了水电站优化调度模型，定义了水轮机效率曲线和水库库容等相关参数。接着，结合光伏发电的特点，建立了水-光系统互补模型，考虑到光照强度和转换效率的影响。然后，通过NSGA-II算法进行多目标优化求解，定义了目标函数（如成本和可靠性）、约束条件（如水量平衡和功率限制），并通过MATLAB工具箱实现了算法的具体调用。此外，文中还探讨了如何处理光伏预测误差、引入鲁棒优化层以及使用并行计算工具箱加速计算等问题。最终，展示了优化结果的帕累托前沿，并讨论了不同调度方案的应用场景。 适合人群：从事能源领域研究和技术开发的专业人士，尤其是对多能互补系统和优化算法感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标：适用于风光水多能互补系统的优化调度，旨在提高系统的发电效率和稳定性，降低弃光率，为实际工程提供科学依据和技术支持。 其他说明：文中提供了详细的MATLAB代码示例，帮助读者更好地理解和实现该优化调度方案。同时，强调了实际应用中的注意事项，如光伏预测误差处理和并行计算加速等。

本文主要介绍了SMART-PTT集群通信系统的组成、特点、功能、终端应用等。