有什么办法，使我能够知道程序是什么时间开始运行的？

111222 2001-07-27 12:45:18

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vcsongs 2001-07-27

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? 问的不清楚. 你想用你的程序记录外部程序的运行时间是吗?

内容概要：本文围绕“基于蓄电池进行调峰和频率调节研究”，提出了一种采用超线性增益的联合优化方法，并通过Matlab代码实现相关仿真与验证。研究聚焦于电力系统中蓄电池在调峰（平衡负荷波动）和频率调节（维持电网稳定）双重功能下的协调优化问题，通过构建数学模型，引入超线性增益机制提升控制精度与响应效率，从而提高储能系统的运行经济性与电网稳定性。文中还提供了完整的代码资源链接，便于复现与进一步研究，属于电力系统智能管理领域的典型技术应用。; 适合人群：具备电力系统基础知识、储能技术背景及一定Matlab编程能力基于蓄电池进行调峰和频率调节研究【超线性增益的联合优化】（Matlab代码实现）的高校研究生、科研人员或从事新能源系统优化的工程技术人员；尤其适合开展储能调度、微电网优化等相关课题研究的学习者。; 使用场景及目标：① 掌握蓄电池在电力系统调峰与调频中的协同工作机制；② 学习并复现基于超线性增益的联合优化算法设计与建模方法；③ 利用Matlab/Simulink平台实现储能系统优化控制策略的仿真分析，服务于科研论文复现、项目开发或算法改进。; 阅读建议：建议结合文中提到的YALMIP工具包和网盘资源，边阅读边运行代码，重点关注目标函数构建、约束条件设置及优化求解流程；同时可对比传统线性增益方法，深入理解超线性增益带来的性能提升机制。

内容概要：本文围绕“基于主从博弈的电热综合能源系统动态定价与能量管理”展开研究，提出了一种结合主从博弈理论与Matlab仿真的优化方法，用于实现综合能源系统中电力与热力的协同调度与动态定价。通过构建能源供应商与用户之间的博弈模型，优化能源分配策略，在满足供需平衡的同时提升系统经济性与运行效率。文中详细阐述了模型构建、算法设计及Matlab代码实现过程，涵盖了目标函数设定、约束条件处理及求解流程，并通过仿真验证了该方法在降低用能成本、提高能源利用率方面的有效性。; 适合人群：具备一定电力系统或能源系统背景，熟悉博弈论、优化建模与Matlab编程的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于综合能源系统（IES）中的电热联合调度与市场定价机基于主从博弈的电热综合能源系统动态定价与能量管理（Matlab代码实现）制设计；②支撑科研工作中主从博弈模型的构建与仿真验证；③为能源管理系统提供可复现的算法代码与优化思路。; 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注博弈模型的数学表达与求解过程，同时可参考团队提供的其他资源（如YALMIP工具包）以增强建模能力，提升研究效率。

内容概要：本文介绍了一种基于稀疏贝叶斯学习（SBL）的轴承故障诊断方法，提出两种群稀疏学习算法用于提取故障脉冲信号。第一种算法仅利用故障脉冲的群稀疏性，第二种进一步结合其周期性行为，以提升故障特征提取的准确性与鲁棒性。文档提供了完整的Matlab代码实现，适用于振动信号分析与早期故障检测，具有较强的工程应用价值。此外，文中还附带了多个科研领域的仿真资源链接，涵盖电力系统、信号处理、机器学习、路径规划等多个方向，突出MATLAB在科研仿真中的广泛应用。; 适合人群：具备一定信号处理或机械故障诊断基础，熟悉Matlab编程，从【轴承故障诊断】一种用于轴承故障诊断的稀疏贝叶斯学习（SBL），两种群稀疏学习算法来提取故障脉冲，第一种仅利用故障脉冲的群稀疏性，第二种则利用故障脉冲的额外周期性行为（Matlab代码实现）事科研或工程应用的研究生、工程师及科研人员；对智能诊断、稀疏表示、贝叶斯学习感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于旋转机械（如轴承、齿轮箱）的早期故障检测与健康监测；②研究群稀疏性与周期性先验在信号分离中的建模方法；③复现SBL算法并拓展至其他故障特征提取任务；④结合所提供的网盘资源开展相关领域仿真研究与算法开发。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行理解算法实现细节，重点关注群稀疏建模与周期性约束的数学表达；推荐对比两种算法的实验结果以深入理解其性能差异；同时可利用提供的网盘资源拓展学习其他仿真技术，提升综合科研能力。

内容概要：本文介绍了基于VMD-LSTM的负荷预测研究，通过Python代码实现了一种结合变分模态分解（VMD）与长短期记忆网络（LSTM）的混合预测模型。该方法首先利用VMD将原始负荷数据分解为多个平稳的子序列，再分别输入LSTM模型进行训练和预测，最后将各子序列的预测结果重构得到最终负荷预测值。该模型有效提升了负荷预测的精度与稳定性，尤其适用于具有非线性、非平稳特性的电力负荷数据。文中提供了完整的代码实现流程，便于读者复现和应用。; 适合人群：具备一定Python编程基础和机器学习背景，从事电力系统、能【负荷预测】基于VMD-LSTM的负荷预测研究（Python代码实现）源管理或相关领域研究的科研人员及工程技术人员，尤其是研究生和高年级本科生。; 使用场景及目标：①应用于电力系统短期或中期负荷预测，提升电网调度与能源管理的智能化水平；②作为深度学习与信号处理技术融合的典型案例，用于学习VMD与LSTM的联合建模方法；③为相关科研论文的复现与改进提供技术参考。; 阅读建议：建议读者结合代码逐步理解VMD分解与LSTM建模的衔接过程，重点关注数据预处理、参数设置及模型评估环节，可尝试在不同数据集上调整VMD的分解层数和LSTM结构以优化预测性能。

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