刘奶奶找牛奶奶买牛奶-Sprint log Day6

刘小鸣627 2021-11-21 22:26:53
The Link Your Classhttps://bbs.csdn.net/forums/MUEE308FZ
The Link of Requirement of This Assignmenthttps://bbs.csdn.net/topics/603251839
The Name of Team

刘奶奶找牛奶奶买牛奶

The Goal of This AssignmentRecord day1 of sprint
Leader's MU STU ID and Name邹小龙19104898_831902212
Teammate 1's MU STU ID and Name 
Teammate 2's MU STU ID and Name 
Teammate 3's MU STU ID and Name 
Teammate 4's MU STU ID and Name 
Group number3-C

Day 6

2021.11.15

Today's progress

NameThings we have doneFinish time the problems encountered in completing the task  
XIAOLONG ZOUContinue to complete the section designed for the beginners1hHeavy workload, possible acess for beginners 
LE ZHANGContinue to complete the front end and find out other aceesible part

2h

Combine the code with other part together 
YIHAN HUANGComplete the section of the ranking sys2hThe ranking algorithm is complex 
XIAOMING LIUComplete the section of recording1h- 

 

GitHub's check-in record

 

 

 screenshot of today's project operation 

 

burn out diagram of daily progress

 

 


 

 

Team member contribution table

Member

Contribution Degree

邹小龙

20%

张玏

20%

刘宸明

20%

黄翊涵

20%


UML design diagram


Github Commitment

Today, we set ranking part and part for beginners avaliable, code for these are still being worked out.

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内容概要:本文针对低温环境下微电网运行中电池寿命损耗加剧的问题,提出了一种考虑电池寿命的优化调度模型,并通过Matlab代码实现仿真验证。研究聚焦于低温导致电池性能下降、循环寿命缩短的技术挑战,结合分布式能源出力波动性与负荷需求变化,构建了融合经济性、可靠性与电池健康状态的多目标优化调度框架。通过引入电池老化成本模型,将寿命损耗量化为可调度变量,优化充放电策略以延长电池使用寿命并降低系统综合运行成本。文中详细阐述了目标函数设计、约束条件设定及求解方法,并通过算例分析验证了该策略在抑制深度充放电、均衡电池组使用、提升系统经济性等方面的有效性。; 适合人群:具备电力系统、新能源或优化算法基础知识的研究生、科研人员及从事微电网、储能系统相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于高寒地区或冬季低温场景下的微电网能量管理系统设计;②为研究电池寿命与系统经济性之间的权衡关系提供建模思路;③作为Matlab优化工具箱(如Yalmip、CPLEX)在电力系统调度中应用的学习案例; 阅读建议:读者可结合文中提供的Matlab代码,复现仿真结果,深入理解电池老化模型与优化调度的耦合机制,并尝试在此基础上引入更多不确定性因素(如电价波动、负荷预测误差)进行扩展研究。
【电动汽车响应率】考虑的是针对电动汽车充放电调度问题,由于放电奖励不同导致部分车主不愿参与放电,设计出响应率计算方法(Matlab代码实现)内容概要:本文针对电动汽车充放电调度问题,由于放电奖励不同导致部分车主不愿参与放电的现象,提出了一种响应率计算方法,并通过Matlab代码实现。该方法旨在量化车主对放电调度指令的响应意愿,为优化调度策略提供数据支持。文中详细阐述了响应率模型的构建原理、关键构成要素及验证方法,并探讨了其在调度优化和激励机制设计中的应用前景。通过设置不同响应率水平(如36%、50%、80%、100%)进行仿真分析,评估其对系统运行效果的影响,从而为提升电动汽车参与度提供理论依据和技术手段。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的科研人员、研究生及从事新能源汽车与电网互动领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于研究电动汽车用户行为建模与响应特性分析;②支撑含高比例电动汽车的微电网或主动配电网优化调度研究;③辅助设计合理的充放电价激励机制以提高用户参与度;④为需求响应项目的可行性评估与效果预测提供工具支持。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码,深入理解响应率计算逻辑与实现细节,重点关注不同参数设置对响应率结果的影响,并尝试将其集成到更复杂的电力系统优化模型中进行扩展研究。

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