2021年「博客之星」参赛博主:ProYuan28

ProYuan28 博客之星 2021-12-28 10:23:07

[ 这是 2021 博客之星 的竞选帖子, 请你在这里增加其他内容。 包括但不限于:你这一年的收获,感悟, 对 CSDN 产品的反馈和 2022 年的希望。 参考: https://blog.csdn.net/SoftwareTeacher/article/details/121973415 ]

我正在参加年度博客之星评选,请大家帮我投票打分,您的每一分都是对我的支持与鼓励。

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码农参上 2022-01-07
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已五星,期待回访 https://bbs.csdn.net/topics/603956487

=PNZ=BeijingL 博客之星 2022-01-06
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波波烤鸭 2022-01-06
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8级原力,五星好评已送到,欢迎大佬回访:https://bbs.csdn.net/topics/603957003

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已五星,没点五星的大佬可以点一下,无需留言,一定会按照评价表回访点五星的,无需担心会漏掉,放心互投。诚信互评
https://bbs.csdn.net/topics/603960544?spm=1001.2014.3001.6953

小辉_Super 2022-01-06
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5星已给⭐,欢迎回评 https://bbs.csdn.net/topics/603957520 ,(原力7级号)⭐

YOLO大师 博客之星 2022-01-06
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五星好评啦,坐等回复:点个五星好评 https://bbs.csdn.net/topics/603955263

Tronlong创龙 博客之星 2022-01-06
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五星,诚信互评,有评必回!!!https://bbs.csdn.net/topics/603961058

五星,诚信互评,有评必回!!!https://bbs.csdn.net/topics/603961058

五星,诚信互评,有评必回!!!https://bbs.csdn.net/topics/603961058

讲文明的喜羊羊拒绝pua 博客之星 2022-01-05
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已投5星,期待大佬回访,投票链接:https://bbs.csdn.net/topics/603958314

img

Bennett_G 博客之星 2022-01-05
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五星好评 欢迎回访 https://bbs.csdn.net/topics/603959186
LatteCJZ 博客之星 2022-01-05
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已五星 欢迎回访 https://bbs.csdn.net/topics/603961234

qq_57152362dd 2022-01-05
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互评五星,评了不需要留言评论,我会在列表给你回评五星!!!秒回!!!

链接直达:https://bbs.csdn.net/topics/603957283

链接直达:https://bbs.csdn.net/topics/603957283

链接直达:https://bbs.csdn.net/topics/603957283

⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ 五星必回!!!⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐

MangoPapa 博客之星 2022-01-05
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五星早已奉上,盼星星盼月亮,盼大佬的回访 https://bbs.csdn.net/topics/603956339

小鲍侃java 博客之星 2022-01-05
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全栈小5 博客之星 2022-01-05
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【原力等级5】已评5星,期待大佬回访,https://bbs.csdn.net/topics/603955383

红目香薰 博客之星 2022-01-05
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https://bbs.csdn.net/topics/603955595
原力7级,诚信户名,保证完美五星。
大佬,我先给你投五星了啊,期待您的回评。

D大调奏鸣曲_第七序章_ 博客新星 2022-01-05
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https://bbs.csdn.net/topics/603955296
已投五星,欢迎回评哦

敬 之 2022-01-05
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已五星
博主:前端小马(原力7级)欢迎回评😀😀😀😀😀😀😀
https://bbs.csdn.net/topics/603955600?sharesource=weixin_53072519
已五星
博主:前端小马(原力7级)欢迎回评😀😀😀😀😀😀😀
https://bbs.csdn.net/topics/603955600?sharesource=weixin_53072519
已五星
博主:前端小马(原力7级)欢迎回评😀😀😀😀😀😀😀
https://bbs.csdn.net/topics/603955600?sharesource=weixin_53072519

慕枫技术笔记 博客之星 2022-01-05
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已经给大佬五星好评了,欢迎五星回评,期待各位大佬5星,诚信回评https://bbs.csdn.net/topics/603955505

加载更多回复(71)
内容概要:本文聚焦风电出力的不确定性问题,采用拉丁超立方抽样(Latin Hypercube Sampling, LHS)方法生成具有统计代表性的风电出力初始场景集,有效克服传统蒙特卡洛抽样存在的样本冗余与收敛速度慢的缺陷。为进一步降低场景数量以提升电力系统优化调度的计算效率,研究结合K-means聚类、快速前向选择等场景缩减技术,对生成的高维场景进行聚合与概率修正,保留最具代表性的典型场景及其对应概率分布。整个建模流程在Matlab平台上编程实现,形成一套完整的“抽样—生成—缩减—验证”的不确定性建模框架,为含高比例风电的电力系统提供高质量、低冗余的输入场景集,显著增强随机优化、鲁棒优化等模型的求解效率与工程实用性。; 适合人群:具备电力系统分析、概率统计基础及Matlab编程能力,从事新能源并网、电力系统优化调度、不确定性建模与风险评估等方向的科研人员、工程技术人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于风电主导的电力系统随机优化调度、机会约束规划、鲁棒经济调度等场景,提升模型对不确定性的刻画能力;②帮助研究者深入掌握拉丁超立方抽样与场景缩减的核心原理与实现方法,构建高精度的不确定性输入模型;③为复杂电力系统仿真提供经过科学约简的典型场景集,平衡计算精度与效率,支撑实际工程决策。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块调试与运行,重点理解LHS在多维空间中的分层抽样机制、场景距离度量方式及聚类缩减过程中的概率守恒原则,关注缩减前后场景集的分布保真性与计算效率提升效果,以全面掌握风电不确定性建模的关键技术路径。

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