内容概要：本文研究了风电、光伏与抽水蓄能电站的互补调度运行，通过Matlab代码实现多能源系统的协调优化。重点在于利用抽水蓄能电站的储能特性平抑风电和光伏发电的波动性和不确定性，提高新能源消纳能力和系统运行的稳定性。文中构建了综合考虑风光出力预测、负荷需求、电价机制及储能运行约束的优化调度模型，并采用智能优化算法求解，实现了不同时间尺度下的经济调度与能量管理。同时，研究还探讨了多种场景下的调度策略对比，验证了互补系统在降低运行成本、减少弃风弃光和提升供电可靠性方面的优势。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源并网、储能调度等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于含高比例可再生能源的电力系统优化调度研究；②为风光储一体化项目提供调度策略设计与仿真验证支持；③作为教学案例帮助理解多能源互补协调控制原理与建模方法。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码深入理解模型构建与算法实现细节，可自行调整参数或扩展模型结构以适应不同应用场景，同时推荐参考文中涉及的优化算法与电力系统运行规则以增强实际应用能力。

本文详细介绍了DeepSeek如何通过结合Kubernetes的容器编排能力和Slurm的高性能计算作业调度，构建出一个灵活高效的混合调度系统，以解决超大规模AI训练场景中的GPU资源调度问题。文章深入解析了混合调度的必要性、核心架构设计、关键组件交互、实战配置示例以及性能优化实践，并展示了该方案在实际应用中的显著收益，如作业排队时间减少78%、GPU碎片率降低75%等。此外，还探讨了未来演进方向，如异构资源统一调度和AI4Scheduling等。 在当今的大规模人工智能(AI)训练领域，资源调度显得尤为重要。随着深度学习技术的快速发展，对于GPU等高性能计算资源的需求与日俱增。传统的资源调度系统已无法满足现阶段的需求，因此，有必要构建一种新型的调度架构来有效管理这些资源。 DeepSeek公司提出了一种结合Kubernetes和Slurm的混合调度架构，旨在打造一个灵活且高效的系统。Kubernetes以其容器化能力而闻名，可以有效管理各种资源，实现应用的快速部署、扩展和管理。Slurm则是一款高性能的计算作业调度系统，长期以来在科学计算和工程计算领域被广泛使用。 混合调度架构的核心在于，它能够同时发挥Kubernetes在容器化应用管理上的优势以及Slurm在高性能计算任务调度上的长处。通过这种组合，混合调度架构不仅能够处理各种复杂的应用场景，还能在保证高效率的同时对GPU等资源进行优化分配。 该架构的设计着重于解决超大规模AI训练场景中GPU资源调度的难题。混合调度系统通过合理分配和调度GPU资源，大幅减少了作业排队时间，降低了GPU碎片率，从而提高资源利用率和作业执行效率。文章中也提到了系统构建过程中的关键组件交互和实际配置的示例，为相关领域的工作者提供了实践中的参考。 在性能优化方面，该混合调度架构已经取得了显著的效果。实例数据显示，作业排队时间减少了78%，GPU碎片率降低了75%，这些数据有力地证明了混合调度系统在实际应用中的有效性。此外，文章还探讨了该架构的未来发展，包括如何更好地实现异构资源的统一调度，以及将人工智能技术应用于调度决策的AI4Scheduling等方向。 DeepSeek的混合调度架构是一个开创性的解决方案，为超大规模AI训练场景下的资源调度提供了全新的思路和实践案例。随着AI技术的进一步发展，该架构有望在未来得到更广泛的应用和不断的优化升级。

本文介绍了在FLUX生态中如何选择合适的采样器和调度器组合，以提高StableDiffusion出图效果。随着SD的更新，采样器和调度器选项增多，作者分享了多个推荐组合，如euler+beta、euler+simple等，并详细解释了不同调度器的特性，如ddim_uniform的不收敛特性。此外，文章还介绍了如何利用ComfyUI_essentials插件搭建工作流，进行采样器和调度器组合的效果比对，包括不同采样步数和引导值的对比。最后，作者提供了ComfyUI的基础教程和学习资料，帮助读者更好地掌握AI绘画技术。 在FLUX生态系统中，选择正确的采样器与调度器对于提升StableDiffusion生成图像的质量至关重要。随着StableDiffusion技术的不断进步，可选的采样器与调度器变得越发丰富，作者们为读者推荐了多个高效的组合方案，例如euler+beta、euler+simple等。这些推荐的组合方案已被证明能够在不同的应用场景下提高图像生成的质量与效率。其中，euler+beta组合以其高效率和良好的图像生成质量受到了用户的青睐，而euler+simple组合则适合需要更简洁流程的场合。 对于调度器的选择，文章详细阐释了各种调度器的特性。例如，ddim_uniform调度器因其不收敛的特性在某些情况下并不适合，而其他调度器如ddim等则因其不同的算法特点可能更加适用。了解这些调度器的特性能帮助用户更好地根据自身的具体需求做出选择。 此外，文章还指导如何利用ComfyUI_essentials插件来建立工作流，通过这种方法，用户能够方便地比较不同采样器和调度器组合的实际效果。在此过程中，采样步数和引导值的选择对最终图像质量的影响也不容忽视。通过在ComfyUI中尝试不同的采样步数和引导值，用户能够找到最优的参数组合。 为了帮助读者深入理解并掌握AI绘画技术，文章还提供了ComfyUI的基础教程和相关学习资料。这为那些对AI绘画感兴趣的初学者和进阶用户提供了一个宝贵的学习途径，使他们能够更好地操作FLUX生态系统，创造出高质量的图像。 本文为在FLUX生态系统中追求高质量图像生成的用户提供了一个全面而详细的指南。通过选择合适的采样器和调度器组合，并利用ComfyUI_essentials插件进行工作流搭建与参数优化，用户可以大大提升StableDiffusion的图像生成效果。同时，作者提供的ComfyUI教程和学习资源为用户进一步学习和提升技能提供了有力支持。

边缘计算驱动的5G工业物联网资源调度优化策略研究 随着物联网技术与工业4.0的快速发展，工业物联网（Industrial Internet of Things, IIoT）已经成为了推动工业自动化和智能化的关键技术之一。5G技术的商用化和边缘计算的兴起，为IIoT提供了更快的数据传输速度、更低的延迟和更高的可靠性，这对于工业自动化系统的实时性、可靠性和安全性提出了更高的要求。因此，资源调度作为保证工业物联网高效运行的核心环节，如何在5G支持的边缘计算环境下进行优化调度，成为亟待解决的问题。 本研究重点探索了在边缘计算驱动下的5G工业物联网资源调度优化策略，目的是提出一种高效率、低延迟的资源调度方案，以应对工业物联网中各类应用对资源调度的不同需求。研究内容涉及边缘计算概述、工业物联网技术、资源调度优化方法、领域现状与挑战、理论基础、边缘计算在5G工业物联网的应用以及资源调度优化策略的实施流程和步骤。通过对这些核心内容的深入分析与实证研究，本研究提出了一种结合智能调度算法和数据管理模型的优化策略，并通过实验验证了该策略的有效性。 研究工作首先对边缘计算和5G技术的基础知识进行了回顾，分析了工业物联网对资源调度的需求，并探讨了当前领域所面临的挑战。本研究在理论基础部分详细介绍了计算机网络原理、智能调度算法和数据管理模型，为后续的资源调度优化策略提供了理论支撑。随后，研究着重分析了边缘计算在5G工业物联网中的应用，包括5G网络架构、边缘节点的角色与功能以及边缘计算的优势与局限。 资源调度优化策略是本研究的核心部分，其中包括资源需求分析、调度目标设定、主要优化方法及实施流程与步骤。本研究提出了基于需求分析的资源分配方案，并根据工业物联网的应用特性设定调度目标，采用智能化的调度算法对资源进行优化分配，以期达到高效利用资源的目的。此外，本研究还设计了详细的实施流程与步骤，确保优化策略可以被有效执行。 实验设计与结果分析部分，验证了所提出的资源调度优化策略的有效性。实验环境的搭建、测试数据的准备、实验过程的监控以及结果的展示与解释，这一系列的实验步骤展示了策略实施的全过程，并通过实验数据分析了策略的性能表现。最终，研究在结论与未来展望部分总结了研究成果、理论贡献以及实际应用前景，并提出了相关的研究建议和对未来研究方向的展望。 在工业物联网领域，5G与边缘计算相结合的创新应用正逐步展现出强大的潜力，本研究为推动边缘计算在5G工业物联网资源调度中的应用提供了理论基础和技术指导，对相关技术的实际应用与推广具有重要的参考价值。

程序是一个以柔性互联系统（SOP）为核心的配电网多时段优化调度模型，结合了电压控制、无功补偿、OLTC、投切电容器（CB）等多种调节手段，并通过 YALMIP + Gurobi 实现求解，目标是最小化网损与电压偏差的加权和。 在电力系统中，配电网是连接电网与用户的重要环节，它直接关系到电能的质量和供电的可靠性。随着能源结构的转型和电力电子设备的广泛应用，配电网面临着日益增长的调节需求和运行的复杂性。因此，为了保证电能质量，降低网损，提高配电网的运行效率，研究和开发先进的配电网优化调度模型显得尤为重要。 柔性互联系统（SOP）是一种能够有效提升电网运行灵活性和可靠性的新型控制策略，它能够综合多种调节手段，例如电压控制、无功补偿、变压器的有载调压（OLTC）以及投切电容器（CB）等，以适应电网运行中可能出现的各种情况。通过SOP，可以有效实现对配电网功率流的动态调控，从而达到优化网络性能的目的。 在构建配电网多时段优化调度模型时，目标是实现电能的最优分配。通过模型的构建，可以最小化因运行中的能量损耗和电压偏差带来的成本。电能损耗通常以网损的形式表现，它不仅会降低电网的传输效率，还会增加运营成本，甚至影响电网设备的寿命。电压偏差则是指电压值偏离规定范围的程度，它直接关系到电能质量。电网在不同时间段的负荷变化较大，因此需要一个能够在多时段内均能保持良好运行状态的优化调度模型。 为了实现上述目标，研究人员采用了YALMIP + Gurobi这一组合工具来求解优化调度模型。YALMIP是一个用于模型化、分析和求解优化问题的MATLAB接口，而Gurobi是一个功能强大的数学规划求解器。通过这两种工具的结合，可以在保证求解质量的同时，提高模型求解的速度和效率。 在实际应用中，配电网优化调度模型会涉及到大量的实时数据和历史数据，如负荷数据、发电数据、网络拓扑结构、设备参数等。这些数据的获取、处理和分析对优化调度模型的准确性和实用性至关重要。同时，该模型还需适应多种运行模式和约束条件，例如负载预测、设备故障应对、电力市场的实时电价等。因此，模型需要具有足够的灵活性和扩展性，以适应不断变化的电网环境和运营需求。 在配电网多时段优化调度模型中，通过合理安排各种调节手段，可以实现对电压水平和电能损耗的有效控制。例如，OLTC可以通过改变变压器的变比来调整电压水平，而投切电容器可以提供无功功率，改善电网的功率因数。此外，合理的网络重构也是优化调度的一个重要方面，它可以通过改变电网的拓扑结构来平衡负荷，降低网损。 柔性互联系统为核心的配电网多时段优化调度模型在现代电力系统中扮演着至关重要的角色。它不仅可以提高电能质量，降低运行成本，还能增强电网对负荷变化的适应能力，提升电网的整体性能。随着智能电网技术的不断发展，这类优化调度模型将会在未来的电网规划和运行中发挥更加重要的作用。

基于Wasserstein距离的电气综合能源系统能量与备用调度分布鲁棒优化模型——考虑条件风险价值CVaR的新策略,基于Wasserstein距离与CVaR条件风险价值的电气综合能源系统能量-备用分布鲁棒优化调度模型,matlab代码：计及条件风险价值的电气综合能源系统能量-备用分布鲁棒优化 关键词：wasserstein距离 CVAR条件风险价值 分布鲁棒优化 电气综合能源 能量-备用调度 参考文档《Energy and Reserve Dispatch with Distributionally Robust Joint Chance Constraints》 主要内容：代码主要做的是电气综合能源系统的不确定性调度问题。 通过wasserstein距离构建不确定参数的模糊集，建立了电气综合能源系统—能量备用市场联合优化调度模型，并在调度的过程中，考虑调度风险，利用条件风险价值CVaR评估风险价值,从而结合模糊集构建了完整的分布鲁棒模型，通过分布鲁棒模型对不确定性进行处理，显著降低鲁棒优化结果的保守性，更加符合实际。 ,关键词：matlab代码; Wasserstein距离; CV

住宅空调负荷可调度潜力评估方法与行为优化研究：以动态模型及成本效益为核心的分析实践,住宅空调负荷可调度潜力评估：基于分段分析与成本效益优化的深度探究,住宅空调负荷可调度潜力评估 摘要：代码主要做的是住宅空调负荷的可调度潜力评估，因为住宅空调负荷是一种具有一定灵活性和可控性的需求响应资源，本代码首先评估单一客户的空调可控潜力，进而发展为大规模地区的空调的需求响应潜力以及规模的评估。 采用静态和动态模型参数估计的分段分析方法，深入分析了空调负荷的消费行为，并针对不同时间尺度的需求响应问题，以成本效益为目标，优化空调负荷的需求响应行为。 最后以实际的算例数据，验证了所提出方法的准确性和鲁棒性，代码出图效果极好，而且研究的问题比较全面，适合在此基础上稍加修改形成自己的成果 。 本代码为文章复现，具体题目可见下图； ,住宅空调负荷; 可调度潜力评估; 灵活性与可控性; 需求响应资源; 分段分析方法; 静态与动态模型; 成本效益优化; 鲁棒性验证; 出图效果。,住宅空调负荷调度潜力分析与优化策略研究

柔性加工环境中机器与AGV的集成调度是现代制造系统管理的重要课题。集成调度不仅包括对生产线上的机器进行任务分配，还涉及将自动化引导车辆（Automated Guided Vehicles, 简称AGV）纳入考虑，从而实现物料搬运和生产的无缝对接。AGV是现代工厂物流自动化的重要组成部分，能够有效提高物料搬运的效率和减少生产中断。 柔性加工系统（Flexible Manufacturing System, 简称FMS）是能够适应多种产品加工的系统，它可以灵活地调整机器和设备的配置，以满足不同订单的生产需求。柔性加工系统的目标是减少生产准备时间，提升设备利用率，同时降低生产成本。而在柔性加工中集成AGV柔性搬运系统，可以在加工环境中实现更高级别的自动化和智能化，使得整个调度方案更加完整，能更好地适应生产变化。 集成调度的复杂性在于需要同时考虑机器任务调度和AGV运输调度，以保证生产线和物流系统之间的协调。调度的目标通常包括最小化生产周期（Makespan）、降低在制品（Work in Process, WIP）水平、提高资源利用率等。 在具体实施集成调度时，需要通过优化算法来找到最优或近似最优的调度方案。优化算法可能包括遗传算法（Genetic Algorithm, GA）、模拟退火算法、粒子群优化算法等。这些算法可以帮助管理者在考虑各种约束条件（如机器故障、AGV数量限制、优先级规则等）的基础上，找到最有效的调度方案。 为了实现机器和AGV的有效集成，调度方案通常需要进行以下操作：为每个任务指定执行机器、为机器分配合适的任务顺序、安排AGV以最短的时间将物料运送到指定机器、处理生产过程中的紧急任务以及动态调整调度方案以适应生产变化。 机器的调度通常会涉及到车间作业调度（Job-shop Scheduling）问题，这是一个典型的组合优化问题，旨在找到一种工作顺序，以最小化加工时间或成本。而AGV的调度则需要考虑其路径选择和时间安排，保证AGV能够高效安全地完成物料运输任务。 集成调度系统的设计和实施不仅需要考虑技术和算法，还需要关注人的因素。操作人员的技能、培训和工作流程的设计对于调度系统的成功实施至关重要。此外，调度系统也应当能够提供实时监控和调整机制，以应对生产中出现的突发情况。 总体而言，柔性加工环境中机器与AGV的集成调度是一个复杂的系统工程，它要求对生产流程、设备特性和物料搬运有深入的理解。通过集成调度，生产调度方案可以更好地与实际生产相结合，提升制造系统的灵活性和响应速度，从而在激烈的市场竞争中保持优势。

Matlab分布鲁棒优化程序：基于Wasserstein距离的能源调度与储备调配联合机会约束实现,matlab分布鲁棒优化程序，复现《energy and reserve dispatch with distribution ally robust joint chance constraints》。 是学习wasserstein 距离 分布鲁棒的好程序。 注释清楚，程序运行结果正确。 理论部分还有公式自己的推导。 文章是基于综合能源的分布鲁棒优化，很好的代码资料。 ,matlab;分布鲁棒优化;wasserstein距离;综合能源;联合机会约束;程序运行结果正确;理论推导;好代码资料,综合能源的分布鲁棒优化Matlab程序：含Wasserstein距离理论推导与实践验证

内容概要：本文探讨了在分时电价背景下，如何利用蒙特卡洛模拟法和拉格朗日松弛算法优化电动汽车的充电调度。首先，通过蒙特卡洛模拟法模拟出电动汽车的负荷曲线，得到无序充电功率曲线。接着，利用拉格朗日松弛算法，在考虑分时电价的情况下，优化充电策略，使电动汽车能够在电价较低的时间段充电，从而降低成本并平衡电网负荷。最终，通过对比无序充电和优化后的充电策略，展示了优化调度带来的显著效益。 适合人群：对电力系统优化、智能交通、电动汽车技术感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解电动汽车充电调度优化方法的研究人员，以及希望通过优化调度提升电网效率和降低用户成本的实际操作者。 其他说明：文中提到的方法不仅有助于减少用户的充电费用，还能有效缓解电网高峰负荷压力，促进能源的高效利用。未来还需进一步研究更多影响因素，如电池寿命、充电设施分布等，以实现更为精细的优化调度。