2021年「博客之星」参赛博主:wellnw

wellnw 博客之星
领域专家: 嵌入式与硬件开发技术领域
2021-12-28 10:28:33

[ 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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社区云(官方) 2023-02-17
精选
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5.00元
恭喜您获得【遇兔呈祥· 新年红包周】幸运转盘抽奖现金红包5元,祝您在新的一年越来越好,CSDN与您一起进步~
wellnw 博客之星 2023-02-17
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@社区云(官方) 呵呵
我是波哩个波 2022-01-07
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五星已送到,诚信互评,评论区必回访!!!

https://bbs.csdn.net/topics/603957234

如果因为评论受限无法评论,我会看评分用户列表来一一回访!!!

fastjson_ 2022-01-07
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已五星,期待大佬回评,欢迎其他大佬互评,有评必回!!!
⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ https://bbs.csdn.net/topics/603958040

Jack魏 2022-01-07
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【互相关注】已五星,期待大佬回评:https://bbs.csdn.net/topics/603957012

小辉_Super 博客之星 2022-01-07
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5星已给⭐,欢迎回评 https://bbs.csdn.net/topics/603957520 ,(原力7级号)⭐

慕枫技术笔记 博客之星 2022-01-07
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给大佬五星了,欢迎回评5星哈,https://bbs.csdn.net/topics/603955505

AI 菌 博客之星 2022-01-07
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博主你好,已五星好评,为你助力了50分,期待你的回评!https://bbs.csdn.net/topics/603958865

B程洪 博客新星 2022-01-07
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https://bbs.csdn.net/topics/603961829
已五星麻烦点一点

智达教育‍ 博客之星 2022-01-07
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已回5星 欢迎互评,必回 https://bbs.csdn.net/topics/603957796

微笑小星 博客新星 2022-01-07
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支持大佬,已五星,期待回评,好评必回,https://bbs.csdn.net/topics/603960234

对你无可奈何2008 博客之星 2022-01-07
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https://bbs.csdn.net/topics/603955707已五星,求大佬回评

小明-JavaAI 博客之星 2022-01-07
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很喜欢大佬的博文,五星送达
最后阶段不要吝啬互评哦 https://bbs.csdn.net/topics/603962007

乔乔家的龙龙 博客新星 2022-01-07
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只想冲榜睡大觉呜呜~
已给大佬五星,诚信互投
六级原力,见链接必回https://bbs.csdn.net/topics/603956451?spm=1001.2014.3001.6953
只想冲榜睡大觉呜呜~
已给大佬五星,诚信互投
六级原力,见链接必回https://bbs.csdn.net/topics/603956451?spm=1001.2014.3001.6953

xdhe1216 博客之星 2022-01-07
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已五星好评,欢迎互投https://bbs.csdn.net/topics/603961685

wellnw 博客之星 2022-01-07
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@xdhe1216 已支持
Bennett_G 博客之星 2022-01-07
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五星送达 欢迎互评 https://bbs.csdn.net/topics/603959186

wellnw 博客之星 2022-01-07
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@Bennett_G 已支持
安迪西嵌入式 博客之星 2022-01-07
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已五星好评,欢迎互投,https://bbs.csdn.net/topics/603957280 冲冲冲!!!

wellnw 博客之星 2022-01-07
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@安迪西嵌入式 已支持
HaHa_Sir 博客之星 2022-01-07
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https://bbs.csdn.net/topics/603955596 , 已评,谢谢!

wellnw 博客之星 2022-01-07
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@HaHa_Sir 已支持
小鲍侃java 博客之星 2022-01-07
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wellnw 博客之星 2022-01-07
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@小鲍侃java 已支持
小黑杂谈 2022-01-06
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五星好评送达,也欢迎大家给小王投票哦,必回~ https://bbs.csdn.net/topics/603955369

五星好评送达,也欢迎大家给小王投票哦,必回~ https://bbs.csdn.net/topics/603955369

wellnw 博客之星 2022-01-07
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@小黑杂谈 已支持
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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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