rdlc table嵌套table如何使用不同的数据源

搬砖的码农 2016-01-21 11:53:00
如题:
比如我现在有Table T1内嵌套 Table T2, T1 的 DataSetName=DataSetSource1后T2 也默认使用了
DataSetSource1数据源,且无法修改。
现需求:不使用同一数据源。如T2 DataSetName=DataSetSource2;(双重循环)
如何实现。
急救……
坐等……
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搬砖的码农 2016-02-29
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以上,还有Bug,子报表如果多页事,需要设置logo, Title, Group 等指定模块中每个分页都显示时无法;设置KeepWithGroup=After,RepeatOnNewPage=true无效;
经多种方法测试,都存在某些属性设置无效现象;
最终使用了“多个数据源整合成一个数据源,一个Table 嵌套Table模式”,具体如下(无法上传图片,可能不好理解,请见谅):
1. 添加table控件,删除第二行(Data模块,最左边有三条线),删除另外两列,变成一行一列table;
2. 为Table指定数据源(Table属性=>DataSetName)
3. 选中行的最左边,右键‘Add Group’=>Row Group 下'Parent Group'=>'Group by':第一个循环列,确定添加。
4. 添加后将多一列,左边有个小括号。选中第一列,右键删除列,弹出提示,选中Delete columns only,点击OK.
5. 再次选中行的左边,右键:‘Add Group’=>Row Group 下‘Child Group’: 第二个循环列,确定添加。
6. 如步骤4后,可发现左边有一个大括号包里个小括号;
7. 添加多个同等级小括号(一个小括号即为原定的一个数据源):在小括号行中右键‘Add Group’=>Row Group 下'Adjacent Below‘;同理添加多个同等级的分组。
8. 分组中筛选指定数据源:在报表最下边左侧 Row Groups模块,选中第二个级别的分组,右键'Group Properties';可进行其它配置(如Visibility, Sorting, Fiters等,我这主要有Visibility,设置了第二个循环为指定值显示)
9. 配置好循环,再在第二个的Column添加Rectangle,在Rectangle中添加Table,其它配置根据自己设计。
如上最后还有个小问题:第二个循环个分组之间设置了分页后当数据多的页可能会显示在上个数据少的页中,没分页。
解决方式:将table外的Rectangle(第二个循环的column)高度设置成一个page内容的高。
搬砖的码农 2016-01-22
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现在实现模式:List循环里套用SubReport; 这里说明下List和Table,命名规则都是Tablix+索引,几乎是相同的; 目前发现区别在于:List是一列的Table(请更了解的人指点讲解) List里加入Subreport后断页可以正常,而Table不能断页;如果List再加一列(多列模式)就和Table类似无法分页。(注:分页--Table和Rectangle属性里有4个checkbox实现分页); 个人实现分页:List里只有一行一列(在Details里),嵌入Table放我第一个循环需要输出的内容,Table 后面再嵌入Subreport,Subreport里加入我第二个循环需要的内容即可实现。 实现后遇到过的问题:在第一个循环里试图设置某模块让每一个报表的前都显示(比如Logo),设置了KeepWithGroup=After,RepeatOnNewPage=true后,报表打开超时问题(无法进入报表),目前想法是只能在每一个分页前面加入。
内容概要:本文围绕“分布式电源接入配电网承载力评估方法”的研究展开,重点复现了一项基于双层鲸鱼优化算法求解的核心学术论文,结合Matlab编程实现,对IEEE 33节点配电网系统进行建模与仿真分析。研究旨在科学评估在大规模分布式电源接入背景下配电网的承载能力,构建了综合考虑系统运行安全性、电能质量、网络损耗及电压稳定性等多重约束条件的优化评估模型,并采用高效的智能优化算法进行求解,有效提升了评估精度与计算效率,为新能源并网规划、电网扩容改造及运行决策提供了可靠的理论依据和技术支撑。该资源不仅提供完整的代码实现,还深入解析算法设计逻辑与模型构建流程,具有较强的科研复现价值和工程参考意义。; 适合人群:具备电力系统分析基础理论知识和Matlab编程能力,从事新能源并网、智能配电网规划、电力系统优化、分布式能源管理等方向的研究生、科研人员及电力行业工程技术人员。; 使用场景及目标:① 学习并掌握分布式电源接入对配电网影响的量化评估方法;② 深入理解双层优化架构与智能算法(如鲸鱼优化算法)在复杂电力系统问题中的应用机制;③ 获取可运行、可调试的Matlab代码资源,用于科研论文复现、课题研究仿真、课程设计或工程项目前期论证。; 阅读建议:此资源以核心论文的技术路线为基础,强调理论与实践相结合。建议读者在阅读过程中结合电力系统潮流计算、约束优化等基础知识,逐步理解模型构建思路,并动手运行与调试所提供的Matlab代码,通过参数调整与结果分析深化对算法性能与工程适用性的认知,从而真正实现从“看懂”到“掌握”的转化。
内容概要:本文系统阐述了一种基于高热点算法的数据驱动与多离散场景分布鲁棒优化方法,聚焦于电热综合能源系统的协同优化问题。研究融合双层鲸鱼优化算法、非合作博弈理论与居民负荷分层调度模型,构建了兼顾不确定性与多方利益博弈的复杂系统优化框架,并通过Matlab代码实现了完整的建模、求解与仿真流程,充分体现了数据驱动与鲁棒优化在现代综合能源系统中的应用价值。; 适合人群:具备电力系统分析、优化算法及Matlab编程基础的科研人员与高校研究生,尤其适用于从事能源互联网、综合能源系统调度、鲁棒优化与智能算法应用等相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①实现电热综合能源系统的多能协同与优化调度;②应对源荷不确定性下的多场景鲁棒决策问题;③设计基于博弈机制的负荷侧资源分层调控策略;④为高水平学术论文复现、科研项目开发及算法验证提供可运行、可扩展的Matlab代码支持。; 阅读建议:建议结合网盘提供的完整代码与案例数据,按照技术路线逐步学习,重点关注双层优化结构的设计逻辑、非合作博弈的数学建模方式以及鲸鱼算法在多场景鲁棒优化中的实现细节,通过调试与修改代码深化对核心算法与系统模型的理解,提升科研实践与创新能力。

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