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qll125596718 2020-01-02 06:40:46

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转自：http://blog.csdn.net/qll125596718/article/details/7072365 刚开始学习hadoop，首先搭建了一下开发环境，最开始是在单独编写Map-Reduce程序，然后在命令行编译，再通过hadoop命令运行打好的jar包，虽然也能够运行，但是总感觉这样用起来很麻烦，所以今晚又尝试了直接通过eclipse来编辑和运行Map-Reduce程序，

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内容概要：本文围绕微电网群的双层优化与分布式优化问题，提出基于交替方向乘子法（ADMM）的分布式协同优化控制策略，并通过Matlab代码实现仿真验证。研究构建了上层为微电网间能量协调与优化调度、下层为各微电网内部源-荷-储精细化运行管理的双层优化模型。采用ADMM算法将集中式优化问题分解为多个可并行求解的子问题，实现了计算的分布式化与信息隐私保护，显著提升了系统的可扩展性与鲁棒性。文中系统阐述了模型构建原理、ADMM算法设计流程及其收敛性分析，并通过仿真实验验证了该方法在降低系统综合运行成本、提高可再生能源消纳能力以及维持系统稳定运行方面的有效性。; 适合人群：具备电力系统分析、优化理论基础，熟悉Matlab编程，从事微电网、分布式能源系统、智能电网等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：① 学习和掌握基于ADMM的分布式优化方法在微电网群协同能量管理中的具体应用；② 实现微电网群多主体参与下的经济调度与仿真分析；③ 深入理解双层优化架构的设计理念与分布式求解算法的实现机制。; 阅读建议：建议结合所提供的Matlab代码进行动手实践，重点剖析模型建立与算法实现的关键细节，可通过调整系统参数、改变运行场景等方式，深入探究ADMM算法的收敛特性及其对优化效果的影响。

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