CMyclsss

ice197983 2007-08-24 12:08:14
#include "StdAfx.h"
#include "Myclsss.h"

const TCHAR *MENU_CLASS_NAME = L"BaculaFD Tray Icon";

CMyclsss::CMyclsss()
{}

CMyclsss::CMyclsss(HINSTANCE hAppInstance)
{
// Create a dummy window to handle tray icon messages
WNDCLASSEX wndclass;

wndclass.cbSize = sizeof(wndclass);
wndclass.style = 0;
wndclass.lpfnWndProc = CMyclsss::WndProc;
wndclass.cbClsExtra = 0;
wndclass.cbWndExtra = 0;
wndclass.hInstance = hAppInstance;
wndclass.hIcon = LoadIcon(NULL, IDI_APPLICATION);
wndclass.hCursor = LoadCursor(NULL, IDC_ARROW);
wndclass.hbrBackground = (HBRUSH) GetStockObject(WHITE_BRUSH);
wndclass.lpszMenuName = /*(const char *) */NULL;
wndclass.lpszClassName = MENU_CLASS_NAME;
wndclass.hIconSm = LoadIcon(NULL, IDI_APPLICATION);
RegisterClassEx(&wndclass);

m_hwnd = CreateWindow(MENU_CLASS_NAME,
MENU_CLASS_NAME,
WS_OVERLAPPEDWINDOW,
CW_USEDEFAULT,
CW_USEDEFAULT,
200, 200,
NULL,
NULL,
hAppInstance,
NULL);
ShowWindow( m_hwnd, 1 );
UpdateWindow( m_hwnd );

if (m_hwnd == NULL) {
PostQuitMessage(0);
return;
}
}

CMyclsss::~CMyclsss()
{

}

// Process window messages
LRESULT CALLBACK CMyclsss::WndProc(HWND hwnd, UINT iMsg, WPARAM wParam, LPARAM lParam)
{
CMyclsss *_this = (CMyclsss *) GetWindowLong(hwnd, GWL_USERDATA);

switch (iMsg)
{
case WM_CREATE:
return 0;
case WM_LBUTTONDOWN:
MessageBeep(1);

case WM_COMMAND:
switch (LOWORD(wParam))
{
case 1:
break;
default:
break;
}
return 0;
case WM_DESTROY:
PostQuitMessage(0);
return 0;
default:
break;
}
return DefWindowProc(hwnd, iMsg, wParam, lParam);
}
...全文
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内容概要:本文针对主动配电网优化调度问题,提出了一种基于多元宇宙优化算法(MVO)的研究方法,重点考虑了“源-荷-储”三者之间的协同互动关系。研究以IEEE33节点系统为仿真案例,构建了综合考虑分布式电源出力、负荷需求响应与储能系统充放电协调的优化调度模型。通过MVO算法对模型进行高效求解,旨在实现系统运行成本最小化、新能源消纳最大化以及电网运行稳定性的提升。文中详细阐述了模型的数学建模过程、算法的设计与实现步骤,并通过Matlab代码进行仿真验证,对比分析了不同场景下的调度结果,证明了所提方法在降低网损、平抑负荷波动和提高可再生能源利用率方面的优越性。; 适合人群:具备电力系统基础、优化算法理论和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力行业工程师。; 使用场景及目标:①研究主动配电网中分布式能源、柔性负荷与储能系统的协同优化机制;②掌握多元宇宙优化算法在复杂电力系统优化问题中的具体应用与编程实现;③为IEEE33节点等标准测试系统的仿真分析提供可复现的代码与解决方案。; 阅读建议:学习者应重点关注“源-荷-储”协同模型的构建逻辑和MVO算法的实现细节,结合提供的Matlab代码进行动手实践,通过修改参数和场景设置来深入理解算法性能和模型的有效性。
内容概要:本研究针对园区综合能源系统在碳交易机制下的电热协同运行优化问题展开,重点构建了包含风力发电、光伏发电、燃气锅炉、电锅炉、热泵及储能等多种能源设备的园区综合能源系统模型。通过引入阶梯式碳交易机制,将碳排放成本量化并融入系统运行成本,建立了以最小化综合运行成本(包括购能成本、设备运维成本与碳交易成本)为目标的优化模型,并采用Matlab进行代码实现与仿真验证。研究旨在探索在“双碳”目标背景下,如何通过协同优化电、热能源的生产、转换、存储与消费,提升能源利用效率,降低碳排放与用能成本。; 适合人群:具备电力系统、能源系统或自动化等相关专业背景,熟悉优化建模与Matlab编程,从事新能源、综合能源系统、低碳技术等领域研究或工作的科研人员与工程师。; 使用场景及目标:① 学习和掌握园区综合能源系统的建模方法与电热协同优化调度策略;② 理解并应用阶梯式碳交易机制,研究其对系统经济性和低碳性的影响;③ 利用Matlab代码实现复现论文模型,进行仿真分析与方案对比,为实际园区的能源规划与运行管理提供决策支持。; 阅读建议:在阅读时应重点关注系统架构设计、数学模型的建立过程以及目标函数中各项成本(特别是碳交易成本)的计算方法。建议结合提供的Matlab代码,深入理解模型的求解流程,并尝试调整碳价、设备参数或负荷曲线等条件,进行敏感性分析,以深化对系统运行特性的认识。

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